Aplikace neuronových sítí pro detekci QRS komplexů – Jiří KRAMÁŘ
Jiří KRAMÁŘ
Bakalářská práce
Aplikace neuronových sítí pro detekci QRS komplexů
Application of artificial neural networks for detection of QRS complex
Anotace:
Tato bakalářská práce se zabývá aplikací neuronových sítí pro detekci QRS komplexů z EKG signálu. V práci je popsána problematika snímání EKG signálu, neuronové sítě a jejich učení. Cílem práce je provést rešerši existujících metod pro detekci QRS komplexů a návrh vlastní metody používající Hilbertovu transformaci a implementovat ji. Na obou metodách jsou provedeny testy. Na závěr jsou obě metody vyhodnoceny …víceAbstract:
This bachelor's thesis deals with the application of neural networks for the detection of QRS complexes from the ECG signal. The thesis describes issues of ECG signal recording, neural networks and their learning. The aim is to perform research on existing methods for detecting QRS complexes and to design own method using Hilbert's transform and implement it. Test are performed on both methods. Finally …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 29. 6. 2018
Obhajoba závěrečné práce
- Vedoucí: RNDr. Petr Kubera, Ph.D.
Citační záznam
Jak správně citovat práci
KRAMÁŘ, Jiří. Aplikace neuronových sítí pro detekci QRS komplexů. Ústí nad Labem, 2018. bakalářská práce (Bc.). UNIVERZITA JANA EVANGELISTY PURKYNĚ V ÚSTÍ NAD LABEM. Přírodovědecká fakulta
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- Soubory jsou nedostupné.
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: UNIVERZITA JANA EVANGELISTY PURKYNĚ V ÚSTÍ NAD LABEM, Přírodovědecká fakultaUNIVERZITA JANA EVANGELISTY PURKYNĚ V ÚSTÍ NAD LABEM
Přírodovědecká fakultaBakalářský studijní program / obor:
Aplikovaná informatika / Informační systémy
Práce na příbuzné téma
-
Vzdělávací hra vysvětlující strojového učení a neuronové sítě
Jakub Ostrihoň -
Modelování hudební transkripce pomocí hlubokého učení: návrh, konstrukce a validace modelu na principu rekurentní neuronové sítě
Daniel Kvak -
Strojové učení s využitím metody transfer learning
Jan Štol -
Detekce strojově přeložených textů pomocí strojového učení
Jan Kusák -
Aplikace metod strojového učení pro rozpoznávání znakové řeči
Mikhail Yuskou -
Kvantové a klasické strojové učení pro kvantově informační protokoly
Jan ROIK -
Strojové učení v počítačové grafice
Adam Ouhrabka -
Vývoj automatických obchodních systémů s využitím strojového učení
Jakub Ryšavý