Классификация ЭКГ-сигналов вручную или традиционным способом - это область которую можно улучшить с помощью автоматизированной системы классификации ЭКГ-сигналов. В данной работе представлена усовершенствованная система автоматизированной диагностики (ЦАД) для автоматической классификации сигналов ЭКГ сердца. В качестве набора данных для данного исследования было взято 480 сигналов ЭКГ из базы данных аритмий МИТ-БИХ; эти сигналы включали 96 нормальных сигналов ЭКГ а также 384 аномальных сигнала ЭКГ относящихся к четырем типам сердечных нарушений - желудочковой паре желудочковой тахикардии желудочковой бигеминии и фибрилляции желудочков где каждый из этих типов также имеет 96 сигналов ЭКГ. Затем была произведена передискретизация всех сигналов со скоростью 360 отсчетов в секунду за исключением сигналов ВФ которые были передискретизированы со скоростью 250 отсчетов в секунду. После этого был применен итеративный процесс выделения признаков с помощью приложения Цлассифицатион Леарнер существующего в МАТЛАБ.
Piracy-free
Assured Quality
Secure Transactions
Delivery Options
Please enter pincode to check delivery time.
*COD & Shipping Charges may apply on certain items.