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此示例说明如何使用连续小波变换 (CWT) 和深度卷积神经网络 (CNN) 对人体心电图 (ECG) 信号进行分类。
从头开始训练深度 CNN 的计算成本很高，并且需要大量的训练数据。在很多应用中，并没有足够数量的训练数据可用，并且人工新建符合实际情况的训练数据也不可行。在这些情况下，利用已基于大型数据集训练的现有神经网络来完成概念相似的任务是可取的。这种对现有神经网络的利用称为迁移学习。在本示例中，采用预训练深度神经网络GoogLeNet（GoogLeNet针对图像识别进行过预训练）.
GoogLeNet 是深度 CNN，最初是用于将图像分类至 1000 个类别。我们可重用 CNN 的网络架构，以基于时间序列数据的 CWT 图像对 ECG 信号进行分类。本示例中使用的数据可从 PhysioNet 公开获取。
在本示例中，使用从三组人获得的 ECG 数据：心律失常者 (ARR)、充血性心力衰竭者 (CHF) 和正常窦性心律者 (NSR)。总共使用来自三个 PhysioNet 数据库的 162 份 ECG 录音：MIT-BIH Arrhythmia 数据库 [3][7]、MIT-BIH Normal Sinus Rhythm 数据库 [3] 和 BIDMC Congestive Heart Failure 数据库 [1][3]。更具体地说，使用了心律失常者的 96 份录音、充血性心力衰竭者的 30 份录音和正常窦性心率者的 36 份录音。目标是训练一个分类器来区分 ARR、CHF 和 NSR。实例为MATLAB语言。
从 GitHub® 仓库下载数据，将文件解压缩到临时目录中。
unzip(fullfile(tempdir,"physionet_ECG_data-main.zip"),tempdir)
解压缩会在您的临时目录中创建文件夹 physionet-ECG_data-main。此文件夹包含文本文件README.md和ECGData.zip。ECGData.zip文件包含ECGData.mat Modified_physionet_data.txt License.txt
ECGData.mat保存本示例中使用的数据,文本文件Modified_physionet_data.txt提供数据的来源说明以及对应用于每份 ECG 录音的预处理步骤的说明。解压缩 physionet-ECG_data-main 中的 ECGData.zip。将数据文件加载到您的 MATLAB 工作区中。
unzip(fullfile(tempdir,"physionet_ECG_data-main","ECGData.zip"), ...
fullfile(tempdir,"physionet_ECG_data-main"))
load(fullfile(tempdir,"physionet_ECG_data-main","ECGData.mat"))
ECGData 是包含两个字段的结构体数组：Data 和 Labels，标签分别为：'ARR'、'CHF' 和 'NSR'。
绘制每个 ECG 类别的表示图。
在创建文件夹后，创建 ECG 信号的时频表示。这些表示称为尺度图。尺度图是信号的 CWT 系数的绝对值。要创建尺度图，请预先计算一个 CWT 滤波器组。当要使用相同的参数获取众多信号的 CWT 时，建议预先计算 CWT 滤波器组。我们先尝试生成一个尺度图。使用 cwtfilterbank (Wavelet Toolbox) 为具有 1000 个采样的信号创建一个 CWT 滤波器组。使用滤波器组获取信号的前 1000 个采样的 CWT，并基于系数获得尺度图。
Fs = 128;
fb = cwtfilterbank(SignalLength=1000, ...
SamplingFrequency=Fs, ...
VoicesPerOctave=12);
sig = ECGData.Data(1,1:1000);
[cfs,frq] = wt(fb,sig);
t = (0:999)/Fs;
figure
pcolor(t,frq,abs(cfs))
set(gca,"yscale","log")
shading interp
axis tight
title("Scalogram")
xlabel("Time (s)")
ylabel("Frequency (Hz)")
将尺度图转化为 RGB 图像，并将其写入 dataDir 中的适当子目录。每个 RGB 图像是大小为 224×224×3 的数组。
将图像随机分成两组，一组用于训练，另一组用于验证。使用 80% 的图像进行训练，其余的用于验证。
加载预训练的 GoogLeNet 神经网络，绘制结构图。
net = googlenet;
lgraph = layerGraph(net);
numberOfLayers = numel(lgraph.Layers);
figure("Units","normalized","Position",[0.1 0.1 0.8 0.8])
plot(lgraph)
title("GoogLeNet Layer Graph: "+num2str(numberOfLayers)+" Layers")
网络架构中的每层都可以视为一个滤波器。较浅的层识别图像的更常见特征，如斑点、边缘和颜色。后续层侧重于更具体的特征，以便区分类别。GoogLeNet 经训练可将图像分类至 1000 个目标类别。对于我们的 ECG 分类问题，必须重新训练 GoogLeNet。
检查网络的最后五层。
lgraph.Layers(end-4:end)
ans =
5×1 Layer array with layers:
1 'pool5-7x7_s1' 2-D Global Average Pooling 2-D global average pooling
2 'pool5-drop_7x7_s1' Dropout 40% dropout
3 'loss3-classifier' Fully Connected 1000 fully connected layer
4 'prob' Softmax softmax
5 'output' Classification Output crossentropyex with 'tench' and 999 other classes
为防止过拟合，使用了丢弃层。丢弃层以给定的概率将输入元素随机设置为零。默认概率为 0.5。将网络中的最终丢弃层 pool5-drop_7x7_s1 替换为概率为 0.6 的丢弃层。
newDropoutLayer = dropoutLayer(0.6,"Name","new_Dropout");
lgraph = replaceLayer(lgraph,"pool5-drop_7x7_s1",newDropoutLayer);
网络的卷积层会提取最后一个可学习层和最终分类层用来对输入图像进行分类的图像特征。GoogLeNet 中的 loss3-classifier
和 output 这两个层包含有关如何将网络提取的特征合并为类概率、损失值和预测标签的信息。要重新训练 GoogLeNet 以对 RGB 图像
进行分类，请将这两个层替换为适合数据的新层。将全连接层 loss3-classifier 替换为新的全连接层，其中滤波器的数量等于类的
数量。要使新层中的学习速度快于迁移的层，请增大全连接层的学习率因子。
numClasses = numel(categories(imgsTrain.Labels));
newConnectedLayer = fullyConnectedLayer(numClasses,"Name","new_fc", ...
"WeightLearnRateFactor",5,"BiasLearnRateFactor",5);
lgraph = replaceLayer(lgraph,"loss3-classifier",newConnectedLayer);
分类层指定网络的输出类。将分类层替换为没有类标签的新分类层。trainNetwork 会在训练时自动设置层的输出类。
newClassLayer = classificationLayer("Name","new_classoutput");
lgraph = replaceLayer(lgraph,"output",newClassLayer);
训练神经网络是一个使损失函数最小的迭代过程。要使损失函数最小，使用梯度下降算法。在每次迭代中，会评估损失函数的梯度
并更新下降算法权重。
options = trainingOptions("sgdm", ...
MiniBatchSize=15, ...
MaxEpochs=20, ...
InitialLearnRate=1e-4, ...
ValidationData=imgsValidation, ...
ValidationFrequency=10, ...
Verbose=1, ...
Plots="training-progress");
使用验证数据评估网络。
[YPred,~] = classify(trainedGN,imgsValidation);
accuracy = mean(YPred==imgsValidation.Labels);
disp("GoogLeNet Accuracy: "+num2str(100*accuracy)+"%")
GoogLeNet Accuracy: 93.75%