پایان نامه ارشد:بهبود طبقه‌بندی سیگنال الکتروکاردیوگرام -ECG- با ماشین بردار پشتیبان و بهینه‌سازی اجتماع ذرات -PSO-SVM-

دانلود پایان نامه

عنوان کامل پایان نامه : بهبود طبقه‌بندی سیگنال الکتروکاردیوگرام -ECG- با ماشین بردار پشتیبان و بهینه‌سازی اجتماع ذرات -PSO-SVM-

تکه هایی از این پایان نامه :

2-2- طبقه‌بندی سیگنال ECG با استفاده از موجک و شبکه عصبی

پس از چند مرحله پیش پردازش از تبدیل موجک پیوسته برای استخراج ویژگی های سیگنال می‌شود. به دلیل زیاد بودن تعداد بردارهای استخراج شده توسط موجک از آنالیز PCA[1] جهت کاهش ابعاد و به عبارتی انتخاب بهترین نمونه‌ها استفاده شده است.

شبکه عصبی چند لایه، طبقه‌بندی را بر روی شش کلاس که شامل سیگنال نرمال و 5 اریتمی قلبی که از گروهی خاص از سیگنال ECG بیماران پایگاه داده MIT-BIH انجام داده است. نمودار گرافیکی روش به کار رفته در این تحقیق در شکل 2-1 نشان داده شده است]7[.

شکل 2-1 :مراحل طبقه بندی 6 آریتمی

2-3- طبقه‌بندی سیگنال ECG با استفاده ازموجک و خواص مورفولوژیک و شبکه عصبی

در این پژوهش پس از پیش‌پردازش، 15 ویژگی زمانی و 15 ویژگی از تبدیل موجک انتخاب شده است و برای کاهش ابعاد این ویژگی ها از روش PCA استفاده شد که نتیجه آن انتخاب 8 ویژگی از بهترین ویژگی‌های هر کلاس بوده است. شبکه عصبی پرسپترون چند لایه و شبکه عصبی پایه شعاعی به صورت ترکیبی طبقه‌بندی را انجام می دهد. در این تحقیق نشان داده شده است که ساختار ترکیبی شبکه عصبی دارای نتایجی به مراتب بهتر از شبکه عصبی MLP[2] می‌باشد]4[.

 

 متن فوق بخش هایی از این پایان نامه بود

برای دیدن جزئیات بیشتر ، خرید و دانلود آنی فایل متن کامل با فرمت ورد

می توانید به لینک زیر مراجعه نمایید:

 

لینک متن کامل پایان نامه رشته برق با فرمت ورد: بهبود طبقه‌بندی سیگنال الکتروکاردیوگرام -ECG- با ماشین بردار پشتیبان و بهینه‌سازی اجتماع ذرات -PSO-SVM-

Close Menu