student
Kazan', Russian Federation
GRNTI 50.51 Автоматизация проектирования
BBK 302 Проектирование
TBK 5136 Системы автоматического проектирования
A solution is being considered for a system for analyzing electrocardiograms by using artificial neural networks to detect cardiac abnormalities.
electrocardiogram, artificial neural networks, wavelet transform
1. Shleymovich, M.P. Vychislenie priznakov izobrazheniy na osnove veyvlet-preobrazovaniya/M.P. Shleymovich, S.A. Lyasheva, A.P. Kirpichnikov// Vestnik Kazanskogo tehnologicheskogo universiteta. 2015. T.18. № 18. S. 223-228.
2. Shleymovich, M.P. Vydelenie granic na izobrazheniyah na osnove modeli energeticheskih priznakov veyvlet-preobrazovaniya/ M.P. Shleymovich, A.P. Kirpichnikov, S.A. Lyasheva,M.V. Medvedev//Vestnik tehnologicheskogo universiteta. 2017. T.20. № 21. S. 103-107.
3. Grigor'ev, D.S. Primenenie neyronnoy seti i diskretnogo veyvlet-preobrazovaniya dlya analiza i klassifikacii elektrokardiogramm/D.S. Grigor'ev, V.G. Spicyn // Izvestiya Tomskogo politehnicheskogo universiteta. – 2012. – T. 321. – № 5 – S. 57-61.
4. Gizatullin, Z.M. Analiz kachestvo elektroenergii v odnofaznoy seti elektropitaniya 220 Vol't 50 Gerc/Z.M. Gizatullin, R.M. Gizatullin// Izvestiya vysshih uchebnyh zavedeniy. Problemy energetiki. – 2012. – №7-8. – C. 63-71.
5. Gizatullin, Z.M. Prostaya metodika issledovaniya elektromagnitnogo izlucheniya ot elektronnyh sredstv/Z.M. Gizatullin, M.G. Nuriev, M.S. Shkinderov, F.R. Nazmetdinov// Zhurnal radioelektroniki. – 2016. – №9. – S. 7.
