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ECG ×AI: 机器/深度学习的ECG应用入门(7)

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发表于 2018-6-10 05:28:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 Aiwiscal 于 2018-6-11 03:49 编辑

Python 代码补充及说明1. 引言

    补充了关于前面ECG算法入门教程的有关机器学习和深度学习的Python版本代码。为了运行效率更快,更易上手,机器学习算法与深度学习算法均使用目前流行的第三方库,而非手动实现。不要觉得这是“调包侠”的可耻行为,因为如果非要“不可耻”地手写一遍,代码的运行效率是远远不如由众多大佬维护的第三方库的。手动实现只适合自己想要锻炼能力的情况,不适合做应用研究的情况。代码均基于Python3.  https://github.com/Aiwiscal/ECG-ML-DL-Algorithm-Python

2. 所需的第三方库

numpy:这不用说,该库是科学计算必备的库,提供了各种矩阵运算及其他高效的操作。http://www.numpy.org/

h5py:用来载入和解码我们在Matlab中存储过的.mat文件,在这里我们用的不多。http://www.h5py.org/

scikit-learn : 经典的机器学习库,包含了各种常见的分类回归模型以及数据预处理等操作。http://scikit-learn.org/stable/

TensorFlow:目前最流行的深度学习框架,由Google开发并维护。https://tensorflow.google.cn/

这些第三方库都有丰富的示例和文档,可参考学习。这里不过多描述。

3. 运行环境

有些同学可能更喜欢Pycharm,不过这里我推荐的是Anaconda下的spyder集成开发环境。安装Anaconda后,一些基础包就自动安装好了,例如上述的numpy。但是像h5py, scikit-learn, TensorFlow这些就得自己安装了,可以借助Anaconda Navigator。具体一些操作方法可自行搜索。Anaconda 网址:https://www.anaconda.com/

说回spyder,安装好Anaconda后就会连带安装spyder IDE,它长得这样:

是不是有一种Matlab的既视感。左边是代码文件,右上角的variable explorer类似于Matlab的workspace,可以查看目前存在的变量。右下角是命令窗口,也是真正运行py文件,并输出信息的地方,只要F5或点击上面任务栏中的三角一下就可以运行当前文件。这些对于原先Matlab的使用者来说是很友好的,而且最关键的是,这个东西不要Licence……

4. 关于代码

开源的Python代码只是涉及到了机器学习和深度学习,至于QRS波检测以及小波特征的提取则没有实现,而是把我们在Matlab中截取的心拍和提取的特征等保存为.mat文件,直接利用h5py和numpy载入并处理。我们前面说过,对于做机器/深度学习来说,Python凭借其完善,开源的第三方支持比Matlab更有优势,这没错,但这个优势也只是对于机器/深度学习来说,对于涉及到数字信号处理的QRS波检测和小波变换来说,则是Matlab的支持更强,而Python在这方面就有点乏善可陈了。所以,我们采取了以上的策略来提高我们的效率。需要用的.mat文件也放到了github上。

5. 小结

这一部分主要是对于Python版本代码的一些必要说明,不涉及算法设计,也不是教怎么用这些库和框架。具体的,可以参见代码中的注释和第三方库有关函数的借口和作用的说明。


祝顺利~~~~~~

代码下载既不要钱,又不要积分~~~~~~~~

喜欢这个系列麻烦github给颗星啊~~~~~~~

大家的支持是我继续更新的动力~~~~~~~


*代码下载:https://github.com/Aiwiscal/ECG-ML-DL-Algorithm-Python


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