prikaz prve stranice dokumenta Pronalaženje ključnih točaka EKG signala pomoću neuronskih mreža
  Preuzmi
PDF 2.66 MB
diplomski rad
Pronalaženje ključnih točaka EKG signala pomoću neuronskih mreža
2017. urn:nbn:hr:200:571762
Sušac, Antonio
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Zavod za programsko inženjerstvo
Katedra za vizualno računarstvo

Citirajte ovaj rad

Sušac, A. (2017). Pronalaženje ključnih točaka EKG signala pomoću neuronskih mreža (Diplomski rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:571762

Sušac, Antonio. "Pronalaženje ključnih točaka EKG signala pomoću neuronskih mreža." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:571762

Sušac, Antonio. "Pronalaženje ključnih točaka EKG signala pomoću neuronskih mreža." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:571762

Sušac, A. (2017). 'Pronalaženje ključnih točaka EKG signala pomoću neuronskih mreža', Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, citirano: 19.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:571762

Sušac A. Pronalaženje ključnih točaka EKG signala pomoću neuronskih mreža [Diplomski rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek; 2017 [pristupljeno 19.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:571762

A. Sušac, "Pronalaženje ključnih točaka EKG signala pomoću neuronskih mreža", Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, Osijek, 2017. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:571762

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:571762
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPronalaženje ključnih točaka EKG signala pomoću neuronskih mreža
Naslov (engleski)Finding characteristic features on ECG signal based on neural networks
AutorAntonio Sušac
MentorIrena Galić (mentor)
Član povjerenstvaIrena Galić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaČaslav Livada (član povjerenstva)
Član povjerenstvaKrešimir Romić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
(Zavod za programsko inženjerstvo)
(Katedra za vizualno računarstvo)
Osijek
Datum i država obrane2017-09-28, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Procesno računarstvo
Sažetak
Tema ovoga rada je pronalaženje ključnih točaka EKG signala pomoću umjetnih neuronskih mreža. Analiza i pronalaženje ključnih točaka predstavljaju važan čimbenik za proučavanje rada srca i lakše otkrivanje određenih nepravilnosti u radu srca. Nakon uvodnog dijela rada, obrađene su teme usko vezane za sam EKG i električnu aktivnost srca. Zatim se kroz cijelo poglavlje obrađuje model umjetnih neuronskih mreža. Kroz rad su spomenuti i drugi postojeći načini za detekciju ključnih točaka signala, a u završnom poglavlju napravljena je analiza i pronalaženje ključnih točaka EKG signala pomoću umjetnih neuronskih mreža. Za izvedbu je korišteno MATLAB programsko okruženje i skup alata Neural Network Toolbox.
Sažetak (engleski)
In this paper, the topic was detection of key ECG signal points by artificial neural networks. Analyzing and finding key points is an important factor for studying heart function and for easier detection of certain irregularities in cardiac work. After introduction, topics closely related to ECG and electroactive heart activity were processed. Then, through the whole chapter, the model of artificial neural networks was processed. Through this work were also mentioned other existing ways of detecting key point signals, and in the final chapter, analysis and finding key ECG signal points were made using artificial neural networks. The MATLAB programming environment and the set of Neural Network Toolbox tools were used for performance.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:200:571762
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2017-10-18 15:25:24