Дистанційний безконтактний метод визначення деяких біосигналів людини по даним фотоплетізмограми

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТимошенко, Юрій Олександрович
dc.contributor.authorПетренко, Микита Володимирович
dc.date.accessioned2021-09-21T11:27:31Z
dc.date.available2021-09-21T11:27:31Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractenDiploma work: 86 pages, 38 figures, 7 tables, 2 appendixes, 14 sources. The paper considers and analyzes the most common methods of human biosignal detection from photoplethysmogram using machine learning to solve regression problems. The objects of the study were biosignals of people from physionet database ( photoplethysmogram, electrocardiogram, arterial blood pressure ) The subject of the study were different approaches to fit the signals into regression models, specifically the construction of convolutional neural networks in order to learn to derive the arterial blood pressure from the continuous photoplethysmogram signal.uk
dc.description.abstractukДипломна робота 86 сторінок, 38 зображень, 7 таблиць, 2 додатки, 14 джерел. Ця робота показує і аналізує методи вивчення людських біосигналів з фотоплетізмограми, які зустрічаються найчастіше, використовуючи машинне навчання для розв'язку проблем регресії. Об'єктом вивчення були біосигнали людей, які знайдені в базі Physionet ( Фотоплетізмограма, електрокардіограма, артеріальний тиск ). Суб'єктом вивчення були різні підходи до підгонки сигналів до регресійних моделей, точніше розробка згорткової нейронної мережі для навчання алгоритму визначати артеріальний тиск з неперервної фотоплетізмограмиuk
dc.format.page93 с.uk
dc.identifier.citationПетренко, М. В. Дистанційний безконтактний метод визначення деяких біосигналів людини по даним фотоплетізмограми : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Петренко Микита Володимирович. – Київ, 2021. – 93 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/43874
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectрегресіяuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectглибока нейронна мережаuk
dc.subjectregressionuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectdeep neural networkuk
dc.titleДистанційний безконтактний метод визначення деяких біосигналів людини по даним фотоплетізмограмиuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Petrenko_bakalavr.pdf
Розмір:
3.61 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.01 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи