Application of wavelet transform to extract and process diagnostic information from an ECG signal

Jazyk:	ruština
Rok vydání:	2022
Předmět:	machine learning автоматическая обработка и анализ ЭКГ automatic ECG processing and analysis extraction of diagnostic information from ECG извлечение диагностической информации из ЭКГ машинное обучение ECG filtering вейвлет-преобразование фильтрация ЭКГ wavelet transform
DOI:	10.18720/spbpu/3/2022/vr/vr22-1023
Popis:	Проанализированы современный способы обработки и анализа ЭКГ. Наиболее эффективным способом обработки и извлечения диагностической информации является метод, основанный на вейвлет преобразовании. Классификация ЭКГ производилась на 4 класса при помощи машинного обучения, в основе алгоритм случайного леса. Алгоритм обработки сигнала реализовался с использованием программного пакета Matlab, классификация на языке Python. Modern methods of ECG processing and analysis are analyzed. The most effective way of processing and extracting diagnostic information is the method based on the wavelet transform. ECG classification was carried out into 4 classes using machine learning, based on a random forest algorithm. The signal-processing algorithm was implemented using the Matlab software package, classification in the Python language.
Databáze:	OpenAIRE
Externí odkaz:	https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::a66ecac2eec68383fcf3f140dd81ea77 Zobrazit plný text záznamu