An RNN-Bi LSTM Based Multi Decision GAN Approach for the Recognition of Cardiovascular Disease (CVD) From Heart Beat Sound: A Feature Optimization Process

Vinay, N.A. ; Vidyasagar, K.N. ; et al.

In: IEEE Access, Jg. 12 (2024), S. 65482-65502

Online academicJournal

Zugriff:

Volltext

Titel:	An RNN-Bi LSTM Based Multi Decision GAN Approach for the Recognition of Cardiovascular Disease (CVD) From Heart Beat Sound: A Feature Optimization Process
Autor/in / Beteiligte Person:	Vinay, N.A. ; Vidyasagar, K.N. ; Rohith, S. ; Pruthviraja, D. ; Supreeth, S. ; Bharathi, S.H.
Link:	Volltext
Zeitschrift:	IEEE Access, Jg. 12 (2024), S. 65482-65502
Veröffentlichung:	2024
Medientyp:	academicJournal
ISSN:	2169-3536 (print)
DOI:	10.1109/ACCESS.2024.3397574
Sonstiges:	Nachgewiesen in: IEEE Xplore Digital Library

Klicken Sie ein Format an und speichern Sie dann die Daten oder geben Sie eine Empfänger-Adresse ein und lassen Sie sich per Email zusenden.

BibTeX Citavi, JabRef, u.a.
(Literaturverwaltung)

PDF kein Volltext!
(Merkzettel, Notizen)

RIS Endnote, Citavi u.a.
(Literaturverwaltung)

MODS
(XML zur Weiterverarbeitung)

oder

Wählen Sie das für Sie passende Zitationsformat und kopieren Sie es dann in die Zwischenablage, lassen es sich per Mail zusenden oder speichern es als PDF-Datei.

Gewünschter Zitations-Stil:

oder

Bitte prüfen Sie, ob die Zitation formal korrekt ist, bevor Sie sie in einer Arbeit verwenden. Benutzen Sie gegebenenfalls den "Exportieren"-Dialog, wenn Sie ein Literaturverwaltungsprogramm verwenden und die Zitat-Angaben selbst formatieren wollen.