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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 852 - 855 (4page)
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Heart rate estimation through electrocardiogram is the most reliable method for initial response to heart disease. However, existing derivative-based algorithms and deep learning-based methods have a computational process that is difficult to apply to wearable devices. Therefore, in this work, we propose an ECG-based heart rate estimation SNN algorithm with robust, low power, and high accuracy by applying SVR, a high accuracy regression algorithm, to a simple SNN model where neuromorphic hardware and associated research are actively taking place. Through the regression algorithm comparison, it is proved that the SNN model using SVM shows an accuracy of nearly 96%.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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