Arrhythmia recognition from electrocardiogram using non-linear analysis and unsupervised clustering techniques
In this dissertation, a new analytical framework for arrhythmia recognition in ECG signals using nonlinear analysis and unsupervised clustering techniques is developed. The problem of ECG signal conditioning, ECG episode characterization, characteristic wave detection, and arrhythmia recognition, ha...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Sun, Yan. |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Chan, Kap Luk |
التنسيق: | Theses and Dissertations |
منشور في: |
2008
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://hdl.handle.net/10356/3312 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
مواد مشابهة
-
Audio segmentation method for electrocardiogram (ECG) signal analysis
بواسطة: Ei, Mon Mon Htwe
منشور في: (2008) -
Modelling of ECG signals with applications to telemedicine and diagnosis of cardiac arrhythmias
بواسطة: Ge, Ding Fei.
منشور في: (2008) -
Unsupervised image segmentation using robust clustering
بواسطة: Pan, Hong
منشور في: (2008) -
Towards numerical temporal-frequency system modelling of associations between ballistocardiogram and electrocardiogram
بواسطة: Aravind, Srinivasan
منشور في: (2016) -
EEG-based emotion recognition using deep learning
بواسطة: Samriddhi, Govil
منشور في: (2022)