Отрывок: The number of unknowns in the equations for finding the minimum flow was reduced to 𝑂(𝑁) from 𝑂(𝑁2) in matrices consisting of 𝑁 points. Empirically, it was shown that the new algorithm has 𝑂(𝑁2) time, while the classical algorithm shows 𝑂(log𝑛𝑁3) complexity. In this work, it was shown that the algorithm constructed for 𝐿1 could be adapted to find 𝐿1𝛼 without increasing the level of ...
Название : | Scalogram-EMD distance for mobile ECGs |
Авторы/Редакторы : | Guryanova V. |
Дата публикации : | 2022 |
Библиографическое описание : | Guryanova, V. Scalogram-EMD distance for mobile ECGs / V. Guryanova // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. / М-во науки и образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2022Т. 5: Науки о данных / под ред. А. В. Куприянова. - 2022. - С. 053352. |
Аннотация : | Now there are devices that are capable of recording ECGs. The distance between signals can be helpful in classification problems for finding ECGs like the given one to know the expected disease scenario. This paper proposes a new distance based on the wavelet decomposition of the signal and earth mover's distance with a new base distance function. It is shown that the introduced distance is a metric over theconsidered signal equivalence classes. In addition, a method for creating new signals based on the developed distance has beenproposed, which can be used to augment data when training deep neural networks. Finally, an experimental study has demonstrated that the generated signals can improve classification quality |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\495994 |
Ключевые слова: | wavelets Augmentation deep learning ECG signal EMD вейвлеты аугментация данных глубокое обучение мобильные ЭКГ ЭКГ |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
ИТНТ-2022. Том 5. Науки о данных/978-5-7883-1793-9_2022-053352.pdf | 868.58 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.