Zobrazit minimální záznam

dc.contributor.authorBabušiak, Branko
dc.contributor.authorMohylová, Jitka
dc.date.accessioned2011-02-09T14:35:18Z
dc.date.available2011-02-09T14:35:18Z
dc.date.issued2008
dc.identifier.citationAdvances in electrical and electronic engineering. 2008, vol. 7, no. 1, 2, p. 342-345.en
dc.identifier.issn1336-1376
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10084/84205
dc.description.abstractThe neural network is computational model based on the features abstraction of biological neural systems. The neural networks have many ways of usage in technical field. They have been applied successfully to speech recognition, image analysis and adaptive control, in order to construct software agents or autonomous robots. In this paper is described usage of neural networks for ECG signal prediction. The ECG signal prediction can be used for automated detection of irregular heartbeat – extrasystole. The automated detection system of unexpected abnormalities is also described in this paper.en
dc.format.extent360681 bytescs
dc.format.mimetypeapplication/pdfcs
dc.language.isoenen
dc.publisherŽilinská univerzita v Žiline. Elektrotechnická fakultaen
dc.relation.ispartofseriesAdvances in electrical and electronic engineeringen
dc.relation.urihttp://advances.utc.sk/index.php/AEEEen
dc.rightsCreative Commons Attribution 3.0 Unported (CC BY 3.0)
dc.rights© Žilinská univerzita v Žiline. Elektrotechnická fakulta
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/
dc.titleThe EEG signal prediction bz using neural networken
dc.typearticleen
dc.rights.accessopenAccess
dc.type.versionpublishedVersioncs
dc.type.statusPeer-reviewedcs


Soubory tohoto záznamu

Tento záznam se objevuje v následujících kolekcích

  • AEEE. 2008, vol. 7 [106]
  • OpenAIRE [5085]
    Kolekce určená pro sklízení infrastrukturou OpenAIRE; obsahuje otevřeně přístupné publikace, případně další publikace, které jsou výsledkem projektů rámcových programů Evropské komise (7. RP, H2020, Horizon Europe).

Zobrazit minimální záznam

Creative Commons Attribution 3.0 Unported (CC BY 3.0)
Kromě případů, kde je uvedeno jinak, licence tohoto záznamu je Creative Commons Attribution 3.0 Unported (CC BY 3.0)