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Area Ingegneria

Denoising del segnale ECG basato su deep convolutional network

azienda Tesi esterna in azienda    


Parole chiave MACHINE LEARNING, ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS, OPTIMIZATION, INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS

Riferimenti ALESSANDRO ALIBERTI, EDOARDO PATTI

Riferimenti esterni Mattia Tarchini Bojczuk

Gruppi di ricerca DAUIN - GR-06 - ELECTRONIC DESIGN AUTOMATION - EDA, EDA Group, ELECTRONIC DESIGN AUTOMATION - EDA, Energy Center Lab, GR-06 - ELECTRONIC DESIGN AUTOMATION - EDA, ICT4SS - ICT FOR SMART SOCIETIES

Tipo tesi RICERCA APPLICATA

Descrizione Nel contesto di un progetto aziendale, lo studente investigherà lo stato dell'arte delle tecniche di denoising di bio-segnali (i.e. ECG), con particolare attenzione alle tecniche basate su deep convolutional network, per sviluppare innovative metodologie sfruttando le più innovative tecniche di Machine Learning

Conoscenze richieste python


Scadenza validita proposta 17/01/2025      PROPONI LA TUA CANDIDATURA