<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Емпіричне дослідження ефективності використання методів вейвлет-перетворень для аналізу фонокардіограми серця

dc.contributor.authorЯщишин, Іванuk
dc.contributor.authorСілагін, О. В.uk
dc.contributor.authorYashchyshyn, Ivan
dc.contributor.authorSilagin, O. V.
dc.titleЕмпіричне дослідження ефективності використання методів вейвлет-перетворень для аналізу фонокардіограми серцяuk
dc.title.alternativeEmpirical study of the effectiveness of wavelet transform methods for analyzing the phonocardiogram of the hearten
dc.date.issued2014
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationЯщишин, І. Емпіричне дослідження ефективності використання методів вейвлет-перетворень для аналізу фонокардіограми серця [Текст] / Іван Ящишин, Олексій Сілагін // Proceedings of the ninth international scientific-practical conference "Internet-Education-Science" (IES-2014), Vinnytsia, 14 - 17 October, 2014. - Vinnytsia : VNTU, 2014. - С. 190-192.uk
dc.identifier.udc681.32(075)
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/3666
dc.description.abstractВ даному дослідженні було проведено ряд експериментів по аналізу фонокардіограми (далі ФКГ) серця. Метою дослідження було виявлення вейвлета найбільш придатного для задачі передобробки ФКГ для подальшого статистичного аналізу і класифікації ФКГ як ФКГ здорового серця чи ФКГ серця хворого на стеноз гирла аорти. Розглянуто результати роботи вейвлетів сімейства Добеші, cімлет-вейвлетів, Хаар-вейвлета і дискретного вейвлета Мейера. За результатами дослідження найбільш оптимальним вейвлет-базисом виявлено функцію Добеші другого порядку.uk
dc.description.abstractThis research presents results of analyzing effectiveness of number of wavelets on the task of preprocessing phonocardiogramm (PCG) for further statistical analysis and classification as PCG of heart ill with aortic stenosis or PCG of healthy heart. Two types of samples (ill and healthy heart PCGs) were subjected to discrete-wavelet transform with Haar, Daubeches, symlets and Discrete Meyer wavelets as basis function, resulting sequences were statistically analysed. Level two Daubeches wavelet found out to be best suited for this particular task.en
dc.subjectфонокардіограмаuk
dc.subjectвейвлет-перетворенняuk
dc.subjectвейвлети Добешіuk
dc.subjectстеноз гирла аортиuk
dc.subjectпередобробка сигналуuk
dc.subjectкласифікаціяuk
dc.subjectphonocardiogramen
dc.subjectwavelet transformen
dc.subjectDaubechies waveletsen
dc.subjectaortic stenosisen
dc.subjectsignal preprocessingen
dc.subjectclassificationen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.date.accessioned2016-01-18T08:59:03Z
dc.date.available2016-01-18T08:59:03Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
Ящишин, Сілагін.pdf
Розмір:
2,51 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
2,14 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: