DSpace JSPUI

Repositorio Institucional Universidad de Pamplona

Trabajos de pregrado y especialización

Facultad de Ingenierías y Arquitectura

Ingeniería Electrónica

Título :	Comprenssive Sensing y Deep Learning: Extracción de patrones y clasificación de datos electrocardiográficos.
Autor :	Perez Arevalo, Fabian Ricardo.
Palabras clave :	El autor no proporciona la información sobre este ítem.
Fecha de publicación :	2016
Editorial :	Universidad de Pamplona – Facultad de Ingenierías y Arquitectura.
Citación :	Perez Arevalo, F. R. (2016). Comprenssive Sensing y Deep Learning: Extracción de patrones y clasificación de datos electrocardiográficos [Trabajo de Grado Pregrado, Universidad de Pamplona]. Repositorio Hulago Universidad de Pamplona. http://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/1767
Descripción :	Deep learning y compressive sensing, son herramientas matemáticas que están siendo utilizadas de manera relevantes en los últimos años en procesos de clasificación y compresión respectivamente. Ente trabajo se muestra que es posible extraer patrones característicos en señales electrocardiográficas (ECG) y así mismo clasificarlos usando deep learning, kmeans,ls- svm. Es importante resaltar que en el estado del arte no se han desarrollado trabajos relacionados, lo cual hace que sea una propuesta novedosa. En este trabajo se utilizarán otras técnicas como wavelet para mapear los datos a señales sparse, además de usar técnicas como, entropía, energía y redes neuronales para comparar los resultados. Finalmente se propondrá una nueva metodología para extraer patrones usando Compressive sensing.
URI :	http://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/1767
Aparece en las colecciones:	Ingeniería Electrónica

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