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机译:特点提取对ECG信号分类中提高LSTM网络质量的影响
Lublin University of Technology;
Research & Development Centre Netrix S.A. University of Economics and Innovation;
University of Economics and Innovation;
Lublin University of Technology;
Research & Development Centre Netrix S.A. University of Economics and Innovation;
ECG signal classification; artificial neural networks; machine learning; time series analysis;
机译:使用LSTM和Hybrid CNN-SVM深神经网络分类正常窦性节律,异常心律失常和充血性心力衰竭ECG信号
机译:一种基于深双向LSTM网络模型的新型小波序列ECG信号分类
机译:ECG信号分类中特征和神经网络优化的遗传算法
机译:使用特征选择,特征提取和机器学习分类检测来自12引导ECG信号的心脏异常
机译:具有特征提取,分类和可浏览性的ECG信号压缩。
机译:心电信号分类中特征和神经网络优化的遗传算法
机译:使用时频矩作为ECG信号分类的LSTM网络的输入