Zobrazeno 1 - 10
of 6 302
pro vyhledávání: '"signal encoding"'
Common artefacts such as baseline drift, rescaling, and noise critically limit the performance of machine learningbased automated ECG analysis and interpretation. This study proposes Derived Peak (DP) encoding, a non-parametric method that generates
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.00724
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Haisheng Chen, Jiaying Shen, Xiaona Du, Songhua Cai, Feng Guo, Weng Fu Io, Tianhong Zhou, Zhengang Dong, Taiyu Bian, Jiaxing Guo, Weiwei Liu, Yang Zhang, Zhenping Wu, Jianhua Hao
Publikováno v:
InfoMat, Vol 6, Iss 7, Pp n/a-n/a (2024)
Abstract Modulation of light underpins a central part of modern optoelectronics. Conventional optical modulators based on refractive‐index and absorption variation in the presence of an electric field serve as the workhorse for diverse photonic tec
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/5368db6870644a5da3b576df2098e308
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Erkan, Erdem
Publikováno v:
In Chaos, Solitons and Fractals: the interdisciplinary journal of Nonlinear Science, and Nonequilibrium and Complex Phenomena December 2023 177
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 11, Pp 50052-50063 (2023)
Sensors are an essential element in a wide range of applications. As the number of sensors increases, so does the amount of data collected with them. This raises the challenge of efficiently processing this data. Spiking Neural Networks (SNNs) repres
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/dd2c50ae34714686b8e016df5964b26a
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
We present a simple, yet effective and flexible method for action recognition supporting multiple sensor modalities. Multivariate signal sequences are encoded in an image and are then classified using a recently proposed EfficientNet CNN architecture
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2003.06156
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.