Littérature scientifique sur le sujet « ECG DE-NOISING »
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Articles de revues sur le sujet "ECG DE-NOISING"
Zhang, Sheng, Jie Gao, Jie Yang et Shun Yu. « A Mallat Based Wavelet ECG De-Noising Algorithm ». Applied Mechanics and Materials 263-266 (décembre 2012) : 2267–70. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.263-266.2267.
Texte intégralLakshmi, P. Sri, et V. Lokesh Raju. « ECG De-noising using Hybrid Linearization Method ». TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering 15, no 3 (1 septembre 2015) : 504. http://dx.doi.org/10.11591/tijee.v15i3.1568.
Texte intégralKrishna, Dr Battula Tirumala, et Putti Siva Kameswaari. « ECG Denoising Methodology using Intrinsic Time Scale Decomposition and Adaptive Switching Mean Filter ». Indian Journal of Signal Processing 1, no 2 (10 mai 2021) : 7–12. http://dx.doi.org/10.35940/ijsp.b1005.051221.
Texte intégralKrishna, Dr Battula Tirumala, et Putti Siva Kameswaari. « ECG Denoising Methodology using Intrinsic Time Scale Decomposition and Adaptive Switching Mean Filter ». Indian Journal of Signal Processing 1, no 2 (10 mai 2021) : 7–12. http://dx.doi.org/10.54105/ijsp.b1005.051221.
Texte intégralShi, Lei, Yu Juan Si, Liu Qi Lang, Cheng Yao et Li Li Liu. « A De-Noising Algorithm for ECG Signals Based on FIR Filter and Wavelet Transform ». Advanced Materials Research 271-273 (juillet 2011) : 247–52. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.271-273.247.
Texte intégralAhmed, Asia Sh, Khalida Sh Rijab et Salwa A. Alagha. « A Study of Chosen an Optimum Type of Wavelet Filter for De-Noising an ECG signal ». International Journal of Current Engineering and Technology 10, no 05 (1 octobre 2020) : 749–56. http://dx.doi.org/10.14741/ijcet/v.10.5.9.
Texte intégralZhang, Dengyong, Shanshan Wang, Feng Li, Jin Wang, Arun Kumar Sangaiah, Victor S. Sheng et Xiangling Ding. « An ECG Signal De-Noising Approach Based on Wavelet Energy and Sub-Band Smoothing Filter ». Applied Sciences 9, no 22 (18 novembre 2019) : 4968. http://dx.doi.org/10.3390/app9224968.
Texte intégralH.D., Praveena,, Sudha, K., Geetha, P. et Venkatanaresh, M. « Comprehensive Time-Frequency Analysis of Noisy ECG Signals – A Review ». CARDIOMETRY, no 24 (30 novembre 2022) : 271–76. http://dx.doi.org/10.18137/cardiometry.2022.24.271275.
Texte intégralHuang, Jian-Jia, Chung-Yu Chang, Jen-Kuang Lee et Hen-Wai Tsao. « RESOLVING SINGLE-LEAD ECG FROM EMG INTERFERENCE IN HOLTER RECORDING BASED ON EEMD ». Biomedical Engineering : Applications, Basis and Communications 26, no 01 (février 2014) : 1450008. http://dx.doi.org/10.4015/s1016237214500082.
Texte intégralXiong, Hui, Chunhou Zheng, Jinzhen Liu et Limei Song. « ECG Signal In-Band Noise De-Noising Base on EMD ». Journal of Circuits, Systems and Computers 28, no 01 (15 octobre 2018) : 1950017. http://dx.doi.org/10.1142/s0218126619500178.
Texte intégralThèses sur le sujet "ECG DE-NOISING"
SNEKHA. « GENETIC ALGORITHM BASED ECG SIGNAL DE-NOISING USING EEMD AND FUZZY THRESHOLDING ». Thesis, 2016. http://dspace.dtu.ac.in:8080/jspui/handle/repository/15346.
Texte intégralWang, G., Simon J. Shepherd, Clive B. Beggs, N. Rao et Y. Zhang. « The use of kurtosis de-noising for EEG analysis of patients suffering from Alzheimer's disease ». 2015. http://hdl.handle.net/10454/9242.
Texte intégralThe use of electroencephalograms (EEGs) to diagnose and analyses Alzheimer's disease (AD) has received much attention in recent years. The sample entropy (SE) has been widely applied to the diagnosis of AD. In our study, nine EEGs from 21 scalp electrodes in 3 AD patients and 9 EEGs from 3 age-matched controls are recorded. The calculations show that the kurtoses of the AD patients' EEG are positive and much higher than that of the controls. This finding encourages us to introduce a kurtosis-based de-noising method. The 21-electrode EEG is first decomposed using independent component analysis (ICA), and second sort them using their kurtoses in ascending order. Finally, the subspace of EEG signal using back projection of only the last five components is reconstructed. SE will be calculated after the above de-noising preprocess. The classifications show that this method can significantly improve the accuracy of SE-based diagnosis. The kurtosis analysis of EEG may contribute to increasing the understanding of brain dysfunction in AD in a statistical way.
Chapitres de livres sur le sujet "ECG DE-NOISING"
Germán-Salló, Zoltán, Márta Germán-Salló et Horaţiu-Ştefan Grif. « Empirical Mode Decomposition in ECG Signal De-noising ». Dans 6th International Conference on Advancements of Medicine and Health Care through Technology ; 17–20 October 2018, Cluj-Napoca, Romania, 151–55. Singapore : Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-13-6207-1_24.
Texte intégralLu, Dongxin, Qi Teng et Da Chen. « The Analysis of Wavelet De-Noising on ECG ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 3197–203. Dordrecht : Springer Netherlands, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-007-7618-0_411.
Texte intégralSaxena, Shivani, et Ritu Vijay. « Optimal Selection of Wavelet Transform for De-noising of ECG Signal on the Basis of Statistical Parameters ». Dans Advances in Intelligent Systems and Computing, 731–39. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-2475-2_67.
Texte intégralGautam, Alka, Hoon-Jae Lee et Wan-Young Chung. « ECG Signal De-Noising with Asynchronous Averaging and Filtering Algorithm ». Dans Advancing Technologies and Intelligence in Healthcare and Clinical Environments Breakthroughs, 199–205. IGI Global, 2012. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-4666-1755-1.ch014.
Texte intégralNayak, Seema, Manoj Nayak et Pankaj Pathak. « A Review on FPGA-Based Digital Filters for De-Noising ECG Signal ». Dans Sensor Network Methodologies for Smart Applications, 1–24. IGI Global, 2020. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-7998-4381-8.ch001.
Texte intégralZhang, Shaobai, Lihong Jiao et Ningning Zhou. « Investigation of a Method for EEG Signal De-Noising Based on the DIVA Model ». Dans Fuzzy Systems and Data Mining VI. IOS Press, 2020. http://dx.doi.org/10.3233/faia200686.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "ECG DE-NOISING"
Sawant, Chitrangi, et Harishchandra T. Patii. « Wavelet based ECG signal de-noising ». Dans 2014 International Conference on Networks & Soft Computing (ICNSC). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/cnsc.2014.6906684.
Texte intégralTang, Jingtian, Qing Zou, Yan Tang, Bin Liu et Xiao-kai Zhang. « Hilbert-Huang Transform for ECG De-Noising ». Dans 2007 1st International Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering. IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/icbbe.2007.173.
Texte intégralAiboud, Youssef, Jamal El Mhamdi, Abdelilah Jilbab et Hamza Sbaa. « Review of ECG signal de-noising techniques ». Dans 2015 Third World Conference on Complex Systems (WCCS). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/icocs.2015.7483313.
Texte intégralTang, Guodong, et Aina Qin. « ECG De-noising Based on Empirical Mode Decomposition ». Dans 2008 9th International Conference for Young Computer Scientists (ICYCS). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/icycs.2008.178.
Texte intégralLi Su et Guoliang Zhao. « De-Noising of ECG Signal Using Translation- Invariant Wavelet De-Noising Method with Improved Thresholding ». Dans 2005 IEEE Engineering in Medicine and Biology 27th Annual Conference. IEEE, 2005. http://dx.doi.org/10.1109/iembs.2005.1615845.
Texte intégralZou, Shenshen, et Xiaohong Zhang. « Finger ECG De-noising Based on GA-wavelet Shrinkage ». Dans 2016 International Conference on Electrical, Mechanical and Industrial Engineering. Paris, France : Atlantis Press, 2016. http://dx.doi.org/10.2991/icemie-16.2016.1.
Texte intégralGautam, Alka, Young-Dong Lee et Wan-Young Chung. « ECG Signal De-noising with Signal Averaging and Filtering Algorithm ». Dans 2008 Third International Conference on Convergence and Hybrid Information Technology (ICCIT). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/iccit.2008.393.
Texte intégralMakwana, Gaurav, et Lalita Gupta. « De-noising of Electrocardiogram (ECG) with Adaptive Filter Using MATLAB ». Dans 2015 Fifth International Conference on Communication Systems and Network Technologies (CSNT). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/csnt.2015.126.
Texte intégralKuzilek, Jakub, Vaclav Kremen et Lenka Lhotska. « Comparison of JADE and Canonical Correlation Analysis for ECG de-noising ». Dans 2014 36th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/embc.2014.6944465.
Texte intégralLuo, Yu, Fengjuan Zhang, Zedong Nie et Lei Wang. « ECG signal de-noising on node based a dedicated FFT circuit ». Dans 2012 IEEE 10th International New Circuits and Systems Conference (NEWCAS). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/newcas.2012.6329056.
Texte intégral