студент
Казань, Россия
ГРНТИ 50.51 Автоматизация проектирования
ББК 302 Проектирование
ТБК 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. Шлеймович, М.П. Вычисление признаков изображений на основе вейвлет-преобразования/М.П. Шлеймович, С.А. Ляшева, А.П. Кирпичников// Вестник Казанского технологического университета. 2015. Т.18. № 18. С. 223-228.
2. Шлеймович, М.П. Выделение границ на изображениях на основе модели энергетических признаков вейвлет-преобразования/ М.П. Шлеймович, А.П. Кирпичников, С.А. Ляшева,М.В. Медведев//Вестник технологического университета. 2017. Т.20. № 21. С. 103-107.
3. Григорьев, Д.С. Применение нейронной сети и дискретного вейвлет-преобразования для анализа и классификации электрокардиограмм/Д.С. Григорьев, В.Г. Спицын // Известия Томского политехнического университета. – 2012. – Т. 321. – № 5 – С. 57-61.
4. Гизатуллин, З.М. Анализ качество электроэнергии в однофазной сети электропитания 220 Вольт 50 Герц/З.М. Гизатуллин, Р.М. Гизатуллин// Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. – 2012. – №7-8. – C. 63-71.
5. Гизатуллин, З.М. Простая методика исследования электромагнитного излучения от электронных средств/З.М. Гизатуллин, М.Г. Нуриев, М.С. Шкиндеров, Ф.Р. Назметдинов// Журнал радиоэлектроники. – 2016. – №9. – С. 7.
