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

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 :

دسته‌بندی آریتمی‌های قلبی بر مینای تبدیل موجک و SVM

در این پژوهش یک روش برای دسته‌بندی آریتمی‌های قلبی ارائه شده است که تعداد 5 آریتمی از بانک اطلاعاتی Physionet انتخاب شده و آریتمی‌ها به زمان های 6 ثانیه تقسیم شده و برای هر قطعه زمانی ضرایب تبدیل موجک به عنوان بردار ویژگی آن قطعه محاسبه شده و از ماشین بردار پشتیبان SVM برای دسته‌بندی آریتمی‌ها استفاده شده است. دسته‌بندی‌کننده‌های SVM را با بردارهای ویژگی قطعات آموزش داده و برای دسته‌بندی یک آریتمی مجهول، بردارهای ویژگی زمانی آن به SVM ها اعمال می‌شود]16[.

 

2-12- طبقه‌بندی سیگنال ECG با استفاده از خواص مورفولوژی

در این پژوهش یک روش جهت کلاس‌بندی ضربان از یک مجموعه داده بزرگ با آموزش شبکه عصبی و استفاده از موجک و ویژگی‌های زمان‌بندی ارائه داده اند. آنها دریافتند که مقیاس چهارم از تبدیل ویولت دوتایی با ویولت مرتبه دوم همراه با نرخ فاصله قبل و بعد از R-R در تمایز نرمال و PVC دیگر ضربان‌ها بسیار مؤثر است]17[.

 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