مقاله طراحی یک سامانه بازشناسی برای رده بندی سیگنال های قلب بر اساس تبدیل موجک و شبکه های عصبی احتمالی

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

  مقاله طراحی یک سامانه بازشناسی برای رده بندی سیگنال های قلب بر اساس تبدیل موجک و شبکه های عصبی احتمالی دارای ۹ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله طراحی یک سامانه بازشناسی برای رده بندی سیگنال های قلب بر اساس تبدیل موجک و شبکه های عصبی احتمالی  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 طراحی یک سامانه بازشناسی برای رده بندی سیگنال های قلب بر اساس تبدیل موجک و شبکه های عصبی احتمالی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله طراحی یک سامانه بازشناسی برای رده بندی سیگنال های قلب بر اساس تبدیل موجک و شبکه های عصبی احتمالی :

مقاله طراحی یک سامانه بازشناسی برای رده بندی سیگنال های قلب بر اساس تبدیل موجک و شبکه های عصبی احتمالی که چکیده‌ی آن در زیر آورده شده است، در پاییز ۱۳۸۸ در مهندسی برق مجلسی از صفحه ۳۱ تا ۳۷ منتشر شده است.
نام: طراحی یک سامانه بازشناسی برای رده بندی سیگنال های قلب بر اساس تبدیل موجک و شبکه های عصبی احتمالی
این مقاله دارای ۷ صفحه می‌باشد، که برای تهیه‌ی آن می‌توانید بر روی گزینه‌ی خرید مقاله کلیک کنید.
کلمات مرتبط / کلیدی:
مقاله الکتروکاردیوگرام
مقاله تبدیل موجک
مقاله شبکه های عصبی احتمالی
مقاله هیستوگرام

چکیده و خلاصه‌ای از مقاله:
هدف از این مقاله طراحی یک ابزار تشخیص ECG هوشمند است که از پیچیدگی محاسباتی بسیار پایین برخوردار باشد. برای این منظور یک سیستم طبقه بندی کننده الکتروکاردیوگرام بر اساس تبدیل موجک گسسته و شبکه های عصبی احتمالی ارایه شده است. در این مقاله یک ایده نوین ارایه می گردد که علاوه بر استفاده از خصوصیات آماری سیگنال و استفاده از روش های ریخت شناسی، از انجام تحلیل موجک روی هیستوگرام سیگنال (روش تخمین چگالی) نیز بهره می برد که سبب افزایش درصد بازشناسی درست می شود. در ابتدا سیگنال های ضربان قلب و تخمین چگالی ناشی از این سیگنال ها را با استفاده از تبدیل موجک گسسته به زیر گروه های مختلف تجزیه می کنیم. با استفاده از خصوصیات آماری استخراج شده از این زیرگروه ها و شکل اصلی الکتروکاردیوگرام، یک بردار مشخصه برای هر الکتروکاردیوگرام ایجاد می کنیم. سپس بر اساس خصوصیات متمایزکننده در بردارهای مشخصه، سیگنال های قلبی را با یک شبکه عصبی احتمالی رده بندی می کنیم. نتایج آزمایشی بر روی ۵ گروه از سیگنال های الکتروکاردیوگرام از پایگاه داده ها در MIT-BIH arrhythmia کارایی بسیار بالا از روش غیرتهاجمی پیشنهاد شده را اثبات می کند که در مقایسه با شبکه های عصبی چندلایه متداول، آموزش سریع تر و احتمال صحت بالاتر و حجم محاسبات بسیار پایین تر را دارا می باشد.