008020128s2001        ggka    a                          kor
■022    ▼a12269387
■245    ▼a웨이브렛  계수에  기반한  ANFIS를  이용한  PVC  검출▼d박광리
■260    ▼a경기▼b용인송담대학▼c2001.
■520    ▼aThe  adaptive  neuro-fuzzy  inference  systen(ANFIS)  based  on  wavelet  coefficient  for  the  classification  of  the  premature  ventricular  contraction  (PVC)  is  described.  The  three  features  are  used  for  the  input  of  the  ANFIS  -  wavelet  coefficient(A2)  with  22.5㎐∼45㎐,  wavelet  coefficient(D6)  with  0㎐∼10㎐    and  the  RR  interval.  The  MIT/BIH  arrhythmia  database  including  the  PVC  is  used  for  the  evaluation.  Because  the  wavelet  transformation  makes  it  possible  to  analyze  the  time  and  the  frequency  simultaneously  and  the  ANFIS  functions  appropriately  with  optimization  and  adaptive  techniques,  the  ANFIS  performs  more  efficiently  in  the  PVC  classification  than  the  general  fuzzy  inference  system.  The  ANFIS  shows  the  ratio  of  the  PVC  classification  of  97.83%
■653    ▼a웨이브▼a계수▼a기반▼aANFIS를▼a이용▼aPVC▼a검출
■700    ▼a박광리
■773    ▼t용인송담대학  論文集▼g第4集▼d2001,  02
■856    ▼uhttp://library.yasu.ac.kr/LibtechUpload/FileUploads/4-137.PDF
■SIS    ▼aS011819▼b20457▼h2▼s2