인공지능/논문 번역 인공지능/논문 번역 2021. 1. 5. [논문 번역] 2019/Removal of Power Line Interference From ECG Signals Using Adaptive Notch Filters of Sharp Resolution - 미완성 Abstract 심전도 (ECG) 신호의 잡음 제거는 잡음으로 가려진 필수 신호 특징을 구별하는 데 매우 영향을 미칩니다. Power Line Interference (PLI)은 대부분의 생체 전기 신호에서 잡음의 주요 원인입니다. 디지털 노치 필터를 사용하여 ECG 신호에서 PLI를 억제할 수 있습니다. 그러나 특히 PLI의 디지털화가 전체 주기 샘플링 조건을 충족하지 않는 경우 일시적인 간섭 및 링잉 효과의 문제가 발생합니다. 이 논문에서는 PLI의 더 나은 상쇄를 얻기 위해 날카로운 해상도의 적응형 노치 필터 (ANF)를 생성하는 설계 접근법을 제안합니다. 제안된 방법은 알고리즘이 간결하며 PLI를 보다 포괄적으로 줄입니다. 입력 신호에 대해 하나의 고속 푸리에 변환만 필요합니다. 손상된 신호의 F.. 인공지능/논문 번역 2020. 12. 28. [논문 번역] 2016/Real-Time Patient-Specific ECG Classification by 1-D Convolutional Neural Networks - 미완성 Real-Time Patient-Specific ECG Classification by 1-D Convolutional Neural Networks - IEEE Journals & Magazine ieeexplore.ieee.org Abstarct 이 논문은 빠르고 정확한 ECG (환자 별 심전도) 분류 및 모니터링 시스템을 제공합니다. 방법 : 1D 컨볼루션 신경망 (CNN)을 적용한 구현은 본질적으로 ECG 분류의 두 가지 주요 블록인 특징 추출 및 분류를 단일 학습체로 융합하는 데 사용됩니다. 따라서 각 환자에 대해 개인 및 간단한 CNN은 비교적 작은 공통 및 환자별 훈련 데이터를 사용하여 훈련되며, 따라서 이러한 환자별 기능 추출 능력은 분류 성능을 더욱 향상할 수 있다. 이것은 또한 손으로 만.. 인공지능/논문 번역 2020. 12. 23. [논문 번역] 2020/Stages-Based ECG Signal Analysis From Traditional Signal Processing to Machine Learning Approaches: A Survey Abstract 심전도(ECG)는 인간 심장의 다양한 심장 상태에 대한 필수 정보를 제공합니다. 이 분석은 생명에 위협을 주는 심장 상태를 탐지하고 예방하기 위한 연구 커뮤니티의 주요 목표였습니다. 기존의 신호 처리 방법, 기계 학습 및 심층 학습과 같은 하위 분기는 심전도 신호를 분석 및 분류하고 주로 심장 상태와 부정맥의 조기 감지 및 치료를 위한 애플리케이션을 개발하는 데 널리 사용되는 기법이다. 심전도 신호 분석에 관한 자세한 문헌 조사가 이 기사에서 제시된다. 먼저 심전도 분석 관련 작업에 대한 조사가 이 단계 기반 프로세스 모델의 형태로 제시되는 심전도 신호 분석을 위한 단계 기반 모델을 소개한다. 모델은 ECG 데이터 수집에서 시작하여 시뮬레이션과 실시간 모니터링 시스템 모두에 대한 분류에 .. 인공지능/논문 번역 2020. 10. 19. [논문 리뷰] ResNet - Deep Residual Learning for Image Recognition Deep Convolutional Neural Network는 이미지 분류의 획기적인 결과를 가져왔다. 이전 논문의 내용에 따르면 네트워크의 깊이가 깊어질수록 좋은 결과를 가져온다는 것을 알 수 있었다. 하지만 단순히 네트워크의 깊이가 깊어진다고 좋은 결과를 가져올 수 있지는 않다. 네트워크가 깊어짐에 따라 Overfitting, Vanishing, Exploded와 같은 고질적인 문제가 존재한다. Vanishing : 네트워크가 깊어질수록 작은 수를 계속 곱해 0으로 점점 수렴하여 기울기가 0이 되는 것을 의미한다. Exploded : 네트워크가 깊어질수록 큰 수를 계속 곱해 큰 값으로 발산해 기울기가 아주 커지는 것을 의미한다. Overfitting : 학습 데이터에 과적합 되어 오히려 검증 데이터에.. 이전 1 다음
