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2012
DCT, DWT와 신경망을 이용한 심전도 부정맥 분류
Classification of ECG arrhythmia using Discrete Cosine Transform, Discrete Wavelet Transform and Neural Network
한국전자통신학회
김광준 외 2명
논문정보
- Publisher
- 한국전자통신학회 논문지
- Issue Date
- 2012-08-31
- Keywords
- -
- Citation
- -
- Source
- -
- Journal Title
- -
- Volume
- 7
- Number
- 4
- Start Page
- 727
- End Page
- 732
- DOI
- ISSN
- 19758170
Abstract
본 논문은 DCT, DWT와 역전파 신경망을 이용하여 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스의 심전도 신호로부터
정상파와 부정맥 분류를 제안하였다. 역전파 신경망에 사용할 특징입력을 추출하기 위해 첫 번째 단계에서는
DCT 변환을 이용하여 15개의 계수를 선택하였다. 두 번째 단계에서는 DWT 변환 후 각 detail 계수들의 최대
값, 최소값, 평균, 분산, 표준편차를 추출하였다. 역전파 신경망은 55개의 특징입력을 이용하여 정상파와 부정
맥 파형을 분류하였고, 98.8%의 분류 성능을 나타냈다.
- 전남대학교
- KCI
- 한국전자통신학회 논문지
저자 정보
| 이름 | 소속 |
|---|---|
| 김광준 | 전기컴퓨터공학부 |