Klasifikace signálu EKG

Simple item page
but.committeedoc. Ing. Milan Chmelař, CSc. (předseda) prof. Ing. Jiří Jan, CSc. (místopředseda) Ing. Miroslav Dvořák, CSc. (člen) Ing. Radovan Jiřík, Ph.D. (člen) prof. Ing. Jiří Holčík, CSc. (člen) Ing. Zenon Starčuk, CSc. (člen) MUDr. František Horálek (člen)cs
but.defenceProf. Holčík: Problematika perceptronu. Vhodnost řešení. Student zdůvodnil výběr svého řešení.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programElektrotechnika, elektronika, komunikační a řídicí technikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorHrubeš, Jancs
dc.contributor.authorSmělý, Tomášcs
dc.contributor.refereeHarabiš, Vratislavcs
dc.date.accessioned2018-10-21T20:43:39Z
dc.date.available2018-10-21T20:43:39Z
dc.date.created2008cs
dc.description.abstractTato diplomová práce se zabývá klasifikací různých průběhů EKG signálů. Úkolem bylo rozpoznat normální cykly od různých typů arytmií a určit, o jaké poruchy se jedná. Klasifikace byla provedena pomocí neuronových sítí v nadstavbě programového prostředí Matlab (Neural Network Toolbox). Výsledkem této práce je aplikace, která po načtení EKG signálu z databáze provede jeho předzpracování a následnou klasifikaci jednotlivých kvaziperiod do pěti různých tříd. Procentuální výsledky klasifikace jsou uvedeny v závěru práce.cs
dc.description.abstractThis thesis deals with classification of different types of time courses of ECG signals. Main objective was to recognize the normal cycles and several forms of arrhythmia and to classify the exact types of them. Classification has been done with usage of algorithms of Neural Networks in Matlab program, with its add-on (Neural Network Toolbox). The result of this thesis is application, which makes possible to load an ECG signal, pre-process it and classify its each cycle into five classes. Percentage results of this classification are in the conclusion of this thesis.en
dc.description.markBcs
dc.identifier.citationSMĚLÝ, T. Klasifikace signálu EKG [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2008.cs
dc.identifier.other12366cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/3918
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectElektrokardiogramcs
dc.subjectklasifikace EKGcs
dc.subjectneuronové sítěcs
dc.subjectNScs
dc.subjectsrdcecs
dc.subjectarytmiecs
dc.subjectnormální cykluscs
dc.subjectextrasystolycs
dc.subjectBPRTcs
dc.subjectBPLTcs
dc.subjectkardiostimulacecs
dc.subjectVPScs
dc.subjectBPcs
dc.subjecttansigcs
dc.subjectfiltracecs
dc.subjectMatlabcs
dc.subjectGuide.cs
dc.subjectElectrocardiogramen
dc.subjectECG classificationen
dc.subjectNeural Networksen
dc.subjectNNen
dc.subjectarrhythmiaen
dc.subjecthearten
dc.subjectnormal contractionen
dc.subjectextra systoleen
dc.subjectBPRTen
dc.subjectBPLTen
dc.subjectcardio stimulationen
dc.subjectMLPen
dc.subjectBPen
dc.subjectfiltrationen
dc.subjecttansigen
dc.subjectMatlaben
dc.subjectGuide.en
dc.titleKlasifikace signálu EKGcs
dc.title.alternativeECG signal classificationen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2008-06-09cs
dcterms.modified2008-10-07-09:33:02cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid12366en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2021.11.10 14:14:21en
sync.item.modts2021.11.10 13:20:06en
thesis.disciplineBiomedicínské a ekologické inženýrstvícs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav biomedicínského inženýrstvícs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
1.07 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
3.26 MB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_12366.html
Size:
5.33 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
review_12366.html
Download
Collections
2008