Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "sygnał" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
The Fuzzy Relevance Vector Machine and its application to noise reduction in ECG signal
Autorzy:
Momot, A.
Momot, M.
Łęski, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333828.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
systemy rozmyte
wnioskowanie bayesowskie
sygnał EKG
fuzzy systems
Bayesian inference
ECG signal
Opis:
The paper presents new method called the Fuzzy Relevance Vector Machine (FRVM), a modification of the relevance vector machine, introduced by M. Tipping, applied to learning Takagi-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy system. Moreover it describes application of the FRVM to noise reduction in ECG signal. The results of the process are compared to those obtained using both Least Squares method for learning output functions in TSK rules and commonly used method using a low-pass moving average filter.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2005, 9; 99-105
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies