Search academic texts

Information × Registration Number 2121U007634, Article popup.category Бакалаврська робота Title Remote non-contact method for determining some human biosignals from data of photoplethysmogram (AI translated) popup.author Петренко Микита ВолодимировичPetrenko Mykyta Volodymyrovych popup.publication 01-01-2021 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/43874 popup.publisher Київ Description Дипломна 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 фотоплетізмограми Diploma 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. popup.nrat_date 2025-11-05 Close