Mixup Asymmetric Tri-Training for Heartbeat Classification Under Domain Shift
Due to the significant variability in waveforms and characteristics of ECG signals, developing fully automatic (i.e., requires no expert assistance) heartbeat classification algorithms with satisfactory performance on domain-shifted data remains challenging. In this letter, we propose a novel Mixup...
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Veröffentlicht in: | IEEE signal processing letters 2021, Vol.28, p.718-722 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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