مقاله استخراج ویژگی ها و طبقه بندی سیگنال ECG با استفاده از تبدیل موجک و شبکه های پیشرفته عصبی فازی (FANN)

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

  مقاله استخراج ویژگی ها و طبقه بندی سیگنال ECG با استفاده از تبدیل موجک و شبکه های پیشرفته عصبی فازی (FANN) دارای ۱۲ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله استخراج ویژگی ها و طبقه بندی سیگنال ECG با استفاده از تبدیل موجک و شبکه های پیشرفته عصبی فازی (FANN)  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی مقاله استخراج ویژگی ها و طبقه بندی سیگنال ECG با استفاده از تبدیل موجک و شبکه های پیشرفته عصبی فازی (FANN)،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله استخراج ویژگی ها و طبقه بندی سیگنال ECG با استفاده از تبدیل موجک و شبکه های پیشرفته عصبی فازی (FANN) :

تعداد صفحات:۱۲
چکیده:
در این مقاله روشی برای تجزیه و تحلیل سینگنال الکتروکاردیوگرام با استفاده از شکل موج –PQRSTU، ارائه شده است که برای تشخیص بیماری های قلبی استفاده می شود. اساس این روش استفاده از منطق فازی و شبکه های عصبی مصنوعی (FANN) است که به منظور طبقه بندی سیگنال های متفاوت الکتروکاردیوگرام استفاده می شود. طبقه بندی، با استفاده از پالس های مختلفی (مانند V6, V5, V4, V3, V2, V1 و غیره) که مربوط به لایه های پنهان شبکه عصبی مصنوعی است، انجام می شود. مانند، موج P- فاصله –PR، فاصله –QRS، فاصله –ST، موج –T و غیره، این موارد به عنوان تجزیه و تحلیلی برای هر یک از پالس های ورودی، مطرح می شوند. که برای آموزش شبکه های عصبی مورد ا ستفاده قرار می گیرند. خروجی حاصل از شبکه عصبی منجر به ایجاد مجموعه فاکتورهای وزنی مربوط به هر یک از سیگنال ها می شود. سیستم ما با دقت ۹۸%، دارای مزایای بسیاری از جمله کارآیی بهتر و سادگی می باشد.