Advertisement

A Real-Time QRS Detection Algorithm by Pan and Tompkins.pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本文介绍了一种实时QRS波检测算法,由Pan和Tompkins提出。该算法在心电信号处理中被广泛应用,能够准确识别心脏周期中的关键点。 QRS波定位检测算法是ECG分析中最基本且非常重要的算法单元。这篇论文具有经典意义。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • A Real-Time QRS Detection Algorithm by Pan and Tompkins.pdf
    优质
    本文介绍了一种实时QRS波检测算法,由Pan和Tompkins提出。该算法在心电信号处理中被广泛应用,能够准确识别心脏周期中的关键点。 QRS波定位检测算法是ECG分析中最基本且非常重要的算法单元。这篇论文具有经典意义。
  • Voila: Real-Time Visual Anomaly Detection and Monitoring System...
    优质
    Voila是一款实时视觉异常检测与监控系统,能够迅速识别并响应各种环境中的异常情况,保障安全高效的操作环境。 Voila: Visual Anomaly Detection and Monitoring with Streaming Spatiotemporal Data 该研究提出了一种名为Voila的方法,专注于利用流式时空数据进行视觉异常检测与监控。这种方法能够有效地识别并跟踪复杂环境中的不寻常事件或模式,为实时数据分析和智能决策提供了强有力的支持。
  • real-time-emotion-detection-master-update.zip
    优质
    Real-Time-Emotion-Detection-Master-Update 是一个用于实时检测和分析人类情绪的更新版软件包,适用于研究与开发领域。包含了最新算法和技术优化。 这是关于Python实时情绪检测的内容,请参阅我的博客中的“Python情绪检测介绍”部分。如果有任何疑问,可以问我。
  • Yoga Pose Estimation App: Utilizing Posenet and KNN Classifier for Real-Time Detection...
    优质
    本应用采用Posenet与KNN分类器实现瑜伽体式实时检测与评估,帮助用户纠正姿势,提高练习效果。 瑜伽姿势估计应用程序概述:该应用使用Posenet模型与KNN分类器实时检测用户进行的瑜伽动作,并将这些数据应用于自定义的数据集中以识别三种不同的瑜伽体式。此项目已部署在Heroku上,适用于所有移动设备和边缘计算环境。 背景动机: 该项目是我作为ShapeAI实习机器学习工程师的一部分工作成果。它有潜力成为一款理想的个人化在线瑜伽教练应用,利用人工智能技术来监测用户的动作并确保其健康与安全。 技术实现细节: 1. 前端部分:前端主要通过手机前置摄像头捕捉用户进行的姿势图像,并将这些图像传递给预训练于ml5.js中的Posenet模型。该过程会检测出人体的17个关键点位置,每个关键点有两个坐标值(x,y),共计34项数据。 2. 后端部分:这部分内容未在原文中详细展开,但通常后端将负责处理前端传递的数据,可能包括姿势识别、分类及反馈生成等功能。
  • You Only Look Once: Real-Time Unified Object Detection
    优质
    You Only Look Once (YOLO)是一种实时目标检测算法,能够统一进行物体识别与定位,显著提升了速度和精度,适用于多种场景。 Yolo的PPT详细讲解包括对YOLO(You Only Look Once)算法的基本概念、工作原理以及在目标检测领域的应用进行全面解析。内容涵盖YOLO的不同版本及其改进之处,同时也会探讨该技术的优点与局限性,并提供实际案例分析来加深理解。
  • Gesture Recognition with TensorFlow and CNN: Real-time Hand Gesture Detection Using Convolutional Neural
    优质
    本项目利用TensorFlow和卷积神经网络(CNN)实现手势识别系统,专注于实时手部姿态检测,并提供图形用户界面(GUI)。 利用卷积神经网络实时识别手势动作 本项目旨在识别五种不同的手势动作:剪刀、石头、布、OK以及good。 项目文件如下: - data 文件夹:存放训练集、测试集及在线检测时保存的图像。 - ges_ico 文件夹:包含UI窗口使用的各种图标。 - log 文件夹:存储经过训练后的CNN网络模型参数。 - CallFrame.py 文件:负责调用界面文件并编写信号与槽函数,是界面逻辑的核心部分。 - Frame.py 文件:通过PyQt5的设计工具生成的用户界面布局和控件定义文件,用于构建图形化操作界面。 - GetTestImage.py 文件:使用OpenCV获取图片并对图像进行标记处理,以创建测试集。 - GetTrainImage.py 文件:同样利用OpenCV来采集并标注训练用的数据集。 - SaveGesture.py 文件:通过实时捕捉视频帧中的手势动作,并对其进行预处理以便于后续的识别操作。该文件是实现在线检测的核心部件之一。 - TestGesture.py 文件:将实时捕获到的手势图片传送到已训练好的CNN模型中进行预测,从而完成对手势类型的实际分类任务。
  • Real-Time Object Detection via You Only Look Once Unified.pdf
    优质
    本文介绍了You Only Look Once (YOLO)统一模型,一种实时目标检测算法,实现了在准确性和速度上的良好平衡。 You Only Look Once Unified, Real-Time Object Detection.pdf 这篇文章介绍了YOLO(You Only Look Once)算法的统一实时目标检测方法。该论文提出了一种新颖的目标检测框架,能够在一次扫描中完成分类与定位任务,从而实现快速且精确的对象识别。这种方法显著提高了目标检测的速度和准确性,在计算机视觉领域具有重要应用价值。
  • Epub: Real-Time 3D Rendering Using DirectX and HLSL
    优质
    本书深入浅出地介绍了使用DirectX和HLSL进行实时三维渲染的技术,适合游戏开发人员和技术爱好者阅读。 Real-Time 3D Rendering with DirectX and HLSL 英文epub 本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者删除。本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者删除。