Сигнал ЭКГ от ad8232 для проекта классификации аритмии
Я намерен сделать систему классификации аритмий в реальном времени, я использую ad8232 в качестве устройства для получения сигнала ЭКГ. Вот проект, который я использую https://medium.datadriveninvestor.com/ecg-arrhythmia-classification-using-a-2-d-convolutional-neural-network-33aa586bad67 .
Я использую модель, которую он предоставил, и использую его тестовые данные (sample.csv), все работает правильно, но что-то пошло не так при использовании моих собственных данных, но я не буду спрашивать, где я ошибся, я хотел бы знать, правильное мое направление или неправильное.
мой вопрос
- Все ли отведения ЭКГ могут быть введены в эту модель для прогнозирования?
- Он превратил сигнал ЭКГ в 2D-изображение и дополнил его. Похоже, он говорит о предыдущем этапе фазы обучения, но будет ли мой сигнал, который подается в модель для прогнозирования, также будет преобразован в 2D и дополнен?
- Должен ли мой сигнал быть шумоподавленным, потому что он сказал, что сигнал не должен быть шумоподавленным, если для его прогнозирования используется двумерная сверточная модель.
- Данные, генерируемые ad8232, находятся в диапазоне от 0 до 1024, но его выборочные данные находятся в диапазоне от -1 < x < 1. Если мои данные обычно находятся в диапазоне 300 < x < 700, могу ли я обрабатывать свои данные следующим образом (x - 500)/1000 , сделайте это между -1 < x < 1. Является ли мой метод разумным?
Пожалуйста, скажите мне, какой шаг моего мышления является неправильным, спасибо!