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  1. Intelligent_System:智慧型系统的作业或专题智能系统项目与作业-源码

  2. 智能系统 大型智能系统课程（NUK CSIE）的项目和作业 课程网站： : 每个作业在做什么？ 我在下面列出了我为每个作业所做的工作： ：使用Python更改图片的RGB值 ：使用LinearRegression预测PM2.5值 ：使用Perceptron Learning Algorithm(PLA)进行训练 ：使用Logistic Regression(with SGD strategy)来预测一个人是否富裕 ：使用LSTM(Long Short Term Memory)对心

  3. 所属分类：其它

  1. 达能-源码

  2. 达能 这是论文“基于无监督域自适应的患者间ECG心律失常心跳分类”的实现。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：172kb
    • 提供者：weixin_42130889

  1. 心律失常分类-源码

  2. 使用音频进行心跳检测和分类 描述 这是我们为构建的代码而构建的，用于诊断心律异常的解决方案。 对Heart-Beat的音频信号执行大量的数字信号处理和数据处理。 然后，对CNN和RNN进行数据训练，建立了一个分类器来诊断异常的心律失常噪声。 该研究论文正在“研究期刊”上进行同行评审。 如何使用 创建虚拟环境： Python -m venv venv 现在活跃环境 venv\scr ipts\activate 现在安装必要的库 pip install -r requirement.txt 现在来

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：415mb
    • 提供者：weixin_42101056

  1. ecg-mit-bih：使用MIT-BIH数据进行ECG分类，使用深层神经网络在动态心电图中对心脏病专家级心律失常进行检测和分类的CNN学习实现，https：//www.nature.comarticless41591-018-0268-3

  2. 使用MIT-BIH数据集进行ECG分类 此仓库是和的实现 并专注于使用MIT-BIH数据集进行培训。 如果要使用CINC或开放式心律数据进行训练，请参阅原始研究论文的作者在编码的开放源代码。 Physonet上的MIT-BIH数据集简介： ://physionet.org/physiobank/database/mitdb/ 相依性 与带有wfdb的Google colab环境，深层安装和numpy重新安装一致。 Python> = 3.6.7 keras == 2.2.5 张量

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：858kb
    • 提供者：weixin_42144604

  1. 心律失常-心电图分析-pds：通过离散小波变换和机器学习进行特征提取的心律失常分类-源码

  2. 心律失常-心电图分析-pds：通过离散小波变换和机器学习进行特征提取的心律失常分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：29mb
    • 提供者：weixin_42150360

  1. 心律失常-心电图分析-ai：通过离散小波变换和WEKAMATLAB监督训练的特征提取进行心律失常分类-源码

  2. 心律失常-心电图分析-ai：通过离散小波变换和WEKAMATLAB监督训练的特征提取进行心律失常分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：28mb
    • 提供者：weixin_42110070

  1. ecg分类：MIT-BIH心律失常数据库上的训练和测试机器学习分类器的代码-源码

  2. 心电图分类 该代码包含一种基于多个支持向量机（SVM）的自动分类心电图（ECG）方法的实现。 该方法依赖于随后的搏动及其形态之间的时间间隔来进行ECG表征。 使用基于小波，局部二进制模式（LBP），高阶统计量（HOS）和几个幅度值的不同描述符。 有关详细说明，请参见以下文章： : 如果您在出版物中使用此代码，请引用为： article{MONDEJARGUERRA201941, author = {Mond{\'{e}}jar-Guerra, V and Novo, J and Rou

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：102kb
    • 提供者：weixin_42138716

  1. 心电图获取分类：使用深度学习的单导联心电图信号获取和心律不齐分类-源码

  2. 使用深度卷积网络的单导ECG信号采集和分类 使用深度学习的单导联心电信号采集和心律不齐分类 团队成员： ， ， 该项目包含两个部分， 心电信号捕获 心律失常分类所获得的心电图信号。 档案 ：此文件夹包含用于训练和测试深度学习算法的所有文件，并且此代码将用于对所采集的信号进行分类。 此文件夹中的代码是由Awni等人的出色团队StanfordML Group开发的。 我刚刚对其进行了修改，以与python3配合使用，并做了其他一些改动，以方便使用。 ：用于四阶陷波滤波器的Aurdin

  3. 所属分类：其它

  1. Prediction-and-Classification-of-Heart-Dysrhythmia-源码

  2. 心律失常预测 机器学习对心律不齐的预测和分类

  3. 所属分类：其它