ECG physical signals study and analysis as applied task for physics virtual laboratory work for pupils at secondary schools

A. A. Kuatbayeva, Yevgeniya A. Daineko, Madina Ipalakova, G.K. Kuatbayeva, B. T. Kossynbayev, Ryskhan Satybaldiyeva, Z. Altayeva

2020

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)

DOI 10.1145/3410352.3410760

Достоверность данных 70 средняя

Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This paper shows the ECG physical signals study and analysis as applied task for physics virtual laboratory work for pupils at secondary schools using modern software platform SAS UE. In this paper, we describe the clusterization algorithm k-means for the ECG signals data mining. An electrocardiogram (ECG) is a non-invasive record of the electrical activity of the heart, obtained from a standard set of skin electrodes and presented to the doctor as an "ECG with 12 leads": that is, 12 graphs of the recorded voltage versus time. The ECG physical signals analysis is really interesting task for virtual physic lessons.