茹子翰，虞华琪，王文涛，张明宇，梁婧瑶，刘半藤

(浙江树人学院 信息科技学院，浙江 杭州 310015)

    摘要：心电信号(ECG)是记录心脏电活动的一种生理信号.通过分析ECG可以评估心脏的健康状况.ECG上有几个关键的峰值点，包括P、Q、R、S和T，其中，R点常作为定位其余特征点的关键参照.考虑到R点在心电图特征研究中的重要性，文章采用Pan Tompkins算法对R波位置进行提取，为深入探讨睡眠分期的特征，引入双向长短期记忆网络(BiLSTM)模型.在进行PSO优化参数后，通过训练双向长短期记忆网络模型，在PhysioNet数据库的睡眠分期数据上进行验证、评估.实验结果显示，PSO-BiLSTM模型在心电图分析及其相关领域的应用上表现出色，能够实现测试集预测的准确率达69.9%.

    关键词：心电信号；R波提取；PSO优化算法；BiLSTM模型；睡眠分期

    中图分类号：R318;TN911.7           文献标志码：A                   文章编号：1671-2714（2024）02-0001-08