Event-driven ECG classification using an open-source, LC-ADC based non-uniformly sampled dataset
autor
Saeed, Maryam
Wang, Qingyuan
Märtens, Olev
Larras, Benoit
Frappe, Antoine
Cardiff, Barry
John, Deepu
vastutusandmed
Maryam Saeed, Qingyuan Wang, Olev Märtens, Benoit Larras, Antoine Frappé, Barry Cardiff, Deepu John
allikas
2021 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), Daegu, Korea May 22-28, 2021 : proceedings
ilmumiskoht
Danvers
kirjastus/väljaandja
IEEE
ilmumisaasta
2021
leheküljed
5 p
konverentsi nimetus, aeg
IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS) : “Smart Technology for an Intelligent Society”, May 22-28, 2021
konverentsi toimumispaik
Daegu, South Korea
leitav
https://doi.org/10.1109/ISCAS51556.2021.9401333
märksõna
südame rütmihäired
tehisnärvivõrgud
andurid
kantavad seadmed
muundurid
Scopus
https://www.scopus.com/sourceid/56190
https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85109038232&origin=inward&txGid=99d718ec50a3dfe97573c60b0437997d
WOS
https://www.webofscience.com/wos/woscc/full-record/WOS:000696765400277
kvartiil
Q3
kategooria (üld)
Engineering
Tehnika
kategooria (alam)
Engineering. Electrical and electronic engineering
Tehnika. Elektri- ja elektroonikatehnika
võtmesõna
LC-ADC
level-crossing analog-to-digital converters
cardiac arrhythmia classification
artificial neural networks (ANN)
wearable sensors
event-driven data
ISSN
2158-1525
ISBN
978-1-7281-9201-7
märkused
Bibliogr.: 15 ref
teaduspublikatsioon
teaduspublikatsioon
klassifikaator
3.1
TTÜ struktuuriüksus
Thomas Johann Seebecki elektroonikainstituut
keel
inglise
Uurimisrühm
Mõõteelektroonika uurimisrühm