No/VOL: 12/2020 Page no. 194
Authors: Grzegorz Kłosowski , Tomasz Rymarczyk , Dariusz Wójcik , Tomasz Cieplak , Przemysław Adamkiewicz :
Title: Wpływ ekstrakcji cech na poprawę jakości sieci LSTM w klasyfikacji sygnału EKG
Abstract: W niniejszym artykule skupiono się na ekstrakcji cech wyodrębnionych z sygnałów pomiarowych EKG w celu poprawy jakości działania sieci LSTM. Z każdej indywidualnej sekwencji sygnałów EKG wyróżniono dwie cechy: częstotliwość chwilową (IF) i entropię widmową (SE). Obie te cechy są wyodrębniane z sygnałów EKG przy użyciu krótkotrwałej transformaty Fouriera. Zastosowane podejście umożliwia konwersję oryginalnych sekwencji pomiarowych na obrazy widmowe, z których następnie generowane są współczynniki IF i SE. W wyniku badań stwierdzono, że ekstrakcja cech znacząco poprawia klasyfikację sygnału EKG zarówno pod względem dokładności prognozowania, jak i szybkości uczenia się siec).
Key words: klasyfikacja sygnałów EKG, sztuczne sieci neuronowe, uczenie maszynowe, analiza szeregów czasowych..