Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: ECG signal classification

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Effect of features extraction on improving LSTM network quality in ECG signal classification

Kłosowski Grzegorz

Przegląd Elektrotechniczny

2020

R. 96, nr 12

194--197

This article focuses on the extraction of features extracted from ECG measurement signals to improve the quality of LSTM network operation. Two features were distinguished from each individual sequence of ECG signals: instantaneous frequency (IF) and spectral entropy (SE). Both of these features are extracted from ECG signals using short-time Fourier transform. The applied approach enables the conversion of original measurement sequences into spectral images, from which IF and SE coefficients are then generated. As a result of the research, it was found that feature extraction significantly improves ECG signal classification both in terms of forecasting accuracy and in terms of network learning speed.

W niniejszym artykule skupiono się na ekstrakcji cech wyodrębnionych z sygnałów pomiarowych EKG w celu poprawy jakości działania sieci LSTM. Z każdej indywidualnej sekwencji sygnałów EKG wyróżniono dwie cechy: częstotliwość chwilową (IF) i entropię widmową (SE). Obie te cechy są wyodrębniane z sygnałów EKG przy użyciu krótkotrwałej transformaty Fouriera. Zastosowane podejście umożliwia konwersję oryginalnych sekwencji pomiarowych na obrazy widmowe, z których następnie generowane są współczynniki IF i SE. W wyniku badań stwierdzono, że ekstrakcja cech znacząco poprawia klasyfikację sygnału EKG zarówno pod względem dokładności prognozowania, jak i szybkości uczenia się.