Métodos de extracción de características en el ECG

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dc.contributor.advisorRui Nelson Otoni Magno
dc.creatorNETO, João Evangelista
dc.creatorSUAREZ-LEON, A. A.
dc.creatorVÁZQUEZ-SEISDEDOS, C. R
dc.creatorLÓPEZ-MORA, N. A
dc.creatorLEITE, J. C
dc.creatorOLIVEIRA, R. C. L.
dc.date.accessioned2025-04-22T20:07:44Z
dc.date.issued2011
dc.description.abstractThe article compares three ECG feature extraction methods (Discrete Cosine Transform - DCT, Principal Component Analysis - PCA, and Kernel PCA) for heartbeat classification using an MLP neural network. Results indicate that Kernel PCA achieves the highest accuracy (98.7%) but with longer execution times, while linear PCA is the fastest but less accurate (93%). The study uses data from the MIT-BIH Arrhythmia Database.
dc.description.resumoO artigo compara três métodos de extração de características em sinais de ECG (Transformada Discreta do Coseno - DCT, Análise de Componentes Principais - PCA e Kernel PCA) para classificação de batimentos cardíacos utilizando uma rede neural MLP. Os resultados mostram que o Kernel PCA apresenta o melhor desempenho (98,7% de acurácia), embora com maior tempo de execução, enquanto o PCA linear é o mais rápido, porém com menor precisão (93%). O estudo utiliza dados da base MIT-BIH Arrhythmia Database.
dc.description.sponsorshipNão se aplica.
dc.formatpdf.
dc.identifier.citationNETO, João Evangelista et al. Métodos de extracción de características en el ECG: análisis comparativo. In: Anais do evento, 2011.
dc.identifier.urihttps://rigalileo.itegam.org.br/handle/123456789/1077
dc.languagept
dc.publisherINSTITUTO DE TECNOLOGIA
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.departmentUNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ
dc.publisher.initialsUFPA
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação da Universidade do Pará
dc.subjectECG
dc.subjectExtração de Características
dc.subjectPCA
dc.subjectDCT
dc.subjectKernel PCA
dc.subject.cnpqEngenharia Biomédica
dc.titleMétodos de extracción de características en el ECG
dc.typeArtigo

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