論文の読み取りと分析: PPGnet: 光電脈波からデバイスに依存しない心拍数推定のためのディープ ネットワーク

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PPG 信号から心拍数を推定するためのニューラル ネットワーク アーキテクチャを提案します。

ネットワークアーキテクチャ:

ネットワーク設計:

1. 8 秒の PPG 信号を使用し、8 つの部分をそれぞれ 1 秒で切り捨て、入力として接続します。PPG サンプリング周波数は 125Hz です。

2. $1\times 5、1\times 20、1\times 40、1\times 60、1\times 80$ % コンボリューション カーネルは、さまざまな受容野の特性を提供するために、個別にコンボリューションおよびスプライスされます。

3. 8 つの畳み込みブロックが続き、畳み込みブロックには 2 つのサブブロックが含まれており、各サブブロックには畳み込み、バッチ正規化、および RELU があります。

4. $8\times 125$の LSTM は1 に基づいて動作します。

5. 3 と 4 の結果を結合します。

6. 5 の結合行列を$384\times 125$ LSTM モジュール;

7. 最後に、完全に接続された層に接続します。

結果：

参考：
PPGnet: 光電脈波からデバイスに依存しない心拍数推定のためのディープネットワーク