Програмне забезпечення для аналізу екг за допомогою статистичного аналізу сигналів

Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2021
Автор(и) :
Микитась Андрій Володимирович
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Микитась, А. В. (2021). Програмне забезпечення для аналізу екг за допомогою статистичного аналізу сигналів. [Бакалаврська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/2889
[ДСТУ] Микитась А. В. Програмне забезпечення для аналізу екг за допомогою статистичного аналізу сигналів : кваліфікаційна робота бакалавра : 12 Інформаційні технології. Київ, 2021. 42 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/2889 (дата звернення: 17.07.2026).
В роботі досліджені статистичні методи обробки даних та методи інтерпретації сигналів електрокардіограм. Були отримані наступні результати: виконано загальний огляд методів і інструментів статистичного аналізу електрокардіограм,проведена обробка даних ЕКГ та їх візуалізація. У цій роботі відома техніка, застосовується метод розкладання емпіричного режиму (ЕРР) для вилучення прихованої інформації в записаному сигналі ЕКГ. Тут намагаємось дослідити людське серце в динаміці, моделювати та виконувати ЕРР на звітах ЕКГ, процес пошуку таких захворювань, як аритмія, від нормальних отриманих даних із широко використовуваної бази даних MIT-BIH. ЕРР по суті включає розкладання сигналу в кінцеву кількість функцій внутрішнього режиму (ФВР), зберігаючи свої початкові властивості без змін. Для аналізу було використано фільтр Савіцького-Голея (SG) для видалення нестаціонарних шумів із сигналів ЕКГ. Популярний параметр Показник Херста (H) оцінюється для кожного ФВР методом R / S.
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології
122 Комп’ютерні науки
Файл(и) :
Вантажиться...
Ескіз
Формат :

Adobe PDF

Розмір :

1.65 MB

Контрольна сума :

(MD5):40707ac7fdb6107bd1bdb9eecbfd4018

Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International