Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Ten serwis zostanie wyłączony 2025-02-11.

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

2 Przegląd Elektrotechniczny

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: sieć falkowo-neuronowa

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Detekcja i identyfikacja zespołu QRS w sygnałach elektrokardiograficznych stymulatorowych

100%

Duraj A. , Krawczyk A.

tom R. 82, nr 12

38-41

W niniejszym opracowaniu proponujemy połączenie dwóch bardzo szybko rozwijających się dziedzin, a mianowicie sieci neuronowych oraz przekształceń falkowych. Nowa metoda sieci falkowo - neuronowej nie tylko wykrywa zespół QRS ale jednocześnie dokonuje jego klasyfikacji na rytm endogenny. Eksperymenty prowadzone były dla sygnałów elektrokardiograficznych pochodzących od pacjentów z wszczepionym układem stymulującym pracę serca. Testowano 150 sygnałów o częstotliwości 128Hz udostępnionych przez Instytut Kardiologii w Warszawie.

We described QRS detection method in our earlier works. Although results a lot of authors are good, problems detection still arise. These problems mostly arise at important parts of the signals to be classified due to massive and fast signal changes. On the other hand, noisy signals lead to false detection QRS. This article presents a new QRS detected method. We combine the wavelet transform and neural networks to develop a new method for detection QRS and classification of patient rhythm and rhythm descending from pacemaker. We distinguish two categories of methods. In the first one, the wavelet part is essentially decoupled from learning. A signal is decomposed on some wavelet and the wavelet coefficients are furnished to a neural network. In the second category, wavelet theory and neural networks are combined into a single method. The idea of using wavelets in neural networks has been proposed. We limit the scope of this article to the first category.

Detecting QRS complex and classifying endogenous rhythms in pacemaker ECG signals

75%

Duraj A. , Krawczyk A.

tom R. 83, nr 11

157-160

This article presents the problem of detection and classification of QRS complexes with electrocardiography signals coming from patients with implanted cardiac pacemaker. Special attention was focused on the use of wavelet - neural networks in above mentioned subject matter of investigation. Efficiency of detection of QRS complex was examined by algorithms working in time domain. During the investigation a lot of attention was paid to good selection of level decomposition, good choice of detection threshold as well as choice of wavelet transformation.

W artykule przedstawiono problem detekcji i klasyfikacji zespołu QRS w elektrokardiogramie pochodzącym od pacjenta z wszczepionym stymulatorem serca. Skupiono uwagę na zastosowaniu kombinacji obliczeniowej: przekształcenie falkowe - sieć neuronowa jako metody analizy. Zwrócono specjalną uwagę na dobry wybór poziomu dekompozycji, progu detekcji, jak również na wybór transformacji falkowej.