Filtry
wszystkich: 13
wybranych: 5
-
Katalog
Filtry wybranego katalogu
Wyniki wyszukiwania dla: KLASYFIKACJA SYGNAŁÓW
-
Komputerowo wspomagana klasyfikacja wybranych sygnałów elektromiografii powierzchniowej
PublikacjaWykorzystywanie sygnałów elektromiografii powierzchniowej (ang. Surface Electromyography, SEMG) w procesach sterowania systemami rehabilitacyjnymi stanowi obecnie standardową procedurę. Popularność SEMG wynika z nieinwazyjności metody oraz możliwości szybkiej i precyzyjnej identyfikacji funkcji mięśniowej. W przypadku osób małoletnich proces klasyfikacji sygnałów jest utrudniony ze względu na mniejsze rozmiary i wyższą dynamikę...
-
INFLUENCE OF DATA NORMALIZATION ON THE EFFECTIVENESS OF NEURAL NETWORKS APPLIED TO CLASSIFICATION OF PAVEMENT CONDITIONS – CASE STUDY
PublikacjaIn recent years automatic classification employing machine learning seems to be in high demand for tele-informatic-based solutions. An example of such solutions are intelligent transportation systems (ITS), in which various factors are taken into account. The subject of the study presented is the impact of data pre-processing and normalization on the accuracy and training effectiveness of artificial neural networks in the case...
-
KLASYFIKACJA SYGNAŁU EKG PRZY UŻYCIU KONWOLUCYJNYCH SIECI NEURONOWYCH
PublikacjaPodniesienie jakości i zautomatyzowanie procesu diagnozy jest istotnym elementem rozwoju medycyny i samokontroli stanu zdrowia pacjentów. Od dłuższego czasu istnieją i są stosowane różne metody analizy i klasyfikacji sygnału EKG, jednak nie zawsze ich dokładność jest zadowalająca. Największym problemem jest trudność rozpoznania istniejącej nieprawidłowości, w przypadku gdy jej reprezentacja jest podobna do prawidłowej pracy...
-
Systemy automatycznej detekcji bezdechu sennego
PublikacjaZgodnie z przyjętą klasyfikacją międzynarodową identyfikowanych jest ponad 60 różnych zaburzeń snu [58] z podziałem na 7 kategorii. Bezdech senny, zarówno centralny jak i obturacyjny zaliczany jest do kategorii drugiej. Systemy pomiarowe wykorzystywane w monitorowaniu i diagnozie snu, w tym wykorzystywane do detekcji bezdechu sennego, można sklasyfikować ze względu na wiele kryteriów, np. ze względu na to czy badania wykonywane...
-
Rozpoznawanie kategorii ruchu ludzkiego na podstawie analizy sygnałów pochodzących z trójosiowych czujników przyspieszenia
PublikacjaW artykule przedstawiono procedurę rejestracjisygnałów przyspieszenia pochodzących z czujnikówbiomedycznych Shimmer, sposób ich rozmieszczenia na ciele orazopisano klasyfikator pozwalający na rozpoznawanie wybranychkategorii ruchu ludzkiego. W części eksperymentalnej artykułuzbadano wpływ filtracji dolnoprzepustowej sygnałów naskuteczność rozpoznawania typu aktywności ruchowej.