دانلود مقاله انگلیسی رایگان:سرکوب سر و صدا با استفاده از تجزیه و تحلیل سریع مؤلفه مستقل (FICA) و اشباع سیگنال با استفاده از تسویه حساب هیستوگرام تطبیقی فازی (FAHE) برای آلارم های دروغین بخش مراقبت ویژه - 2019
دانلود بهترین مقالات isi همراه با ترجمه فارسی 2

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

دانلود مقاله انگلیسی سیستم های خبره رایگان
  • Suppression of noises using fast independent component analysis (FICA) and signal saturation using fuzzy adaptive histogram equalization (FAHE) for intensive care unit false alarms Suppression of noises using fast independent component analysis (FICA) and signal saturation using fuzzy adaptive histogram equalization (FAHE) for intensive care unit false alarms
    Suppression of noises using fast independent component analysis (FICA) and signal saturation using fuzzy adaptive histogram equalization (FAHE) for intensive care unit false alarms

    دسته بندی:

    سیستم های خبره - expert systems


    سال انتشار:

    2019


    عنوان انگلیسی مقاله:

    Suppression of noises using fast independent component analysis (FICA) and signal saturation using fuzzy adaptive histogram equalization (FAHE) for intensive care unit false alarms


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    سرکوب سر و صدا با استفاده از تجزیه و تحلیل سریع مؤلفه مستقل (FICA) و اشباع سیگنال با استفاده از تسویه حساب هیستوگرام تطبیقی فازی (FAHE) برای آلارم های دروغین بخش مراقبت ویژه


    منبع:

    Sciencedirect - Elsevier - Measurement, 145 (2019) 400-409: doi:10:1016/j:measurement:2019:02:007


    نویسنده:

    V. Ravindra Krishna Chandar a,⇑, M. Thangamani b


    چکیده انگلیسی:

    In the medical field, fake alarms are classically described as alarms with no clinical or therapeutic effects. A variety of studies exist in the clinical literature regarding the alarms monitoring in Arterial Blood Pressure (ABP) Signal and intensive care medicine. In the proposed work measurement of each one of the ABP, signal values are carried out employing the Fast Independent Component Analysis (FICA), which detects areas affected with high-frequency noise. When the noises in the samples are eliminated, then the signal saturation values are decided with the help of the Fuzzy Wavelet Transform (FWT) technique. Then, the automated feature engineering was carried out utilizing the signal for ABP along with a processed signal, which has the count of the times of every monitored heartbeat acquired from the ABP signal. Subsequently, Kullback–Leibler divergence Kernel -Support Vector Machine (KLDK-SVM), Random Forest (RF), and SVM classifiers were trained so as to generate the classification models. The newly introduced scheme can be used to help the medical professional and specialists, letting them become more useful and are responsive to alarms as quickly as possible
    Keywords: Machine learning | Medical expert systems | Signal processing | Fast Independent Component Analysis | (FICA) | Fuzzy Wavelet Transform (FWT) | patient |monitoring | Time series analysis | Pattern recognition | Invalid data segments | Data processing


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 10
    حجم فایل: 583 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 2836 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 2836 :::::::: افراد آنلاین: 75