2017
DOI: 10.20948/prepr-2017-124-e
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Numerical Algorithm for Self-consistent Stationary Level for Multidimensional Non-stationary Time-series

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
1

Citation Types

0
0
0
5

Year Published

2018
2018
2021
2021

Publication Types

Select...
2
1

Relationship

1
2

Authors

Journals

citations
Cited by 3 publications
(5 citation statements)
references
References 3 publications
0
0
0
5
Order By: Relevance
“…В работе [10] было выяснено, что лишь некоторые отведения (порядка 10) могут служить индикаторами-предвестниками приступа эпилепсии. Это те отведения, для которых относительное превышение индекса нестационарности в последние две минуты перед приступом по сравнению со спокойным состоянием составляет величину не менее, чем СУС.…”
Section: преобразование эквивалентности по черновуunclassified
See 1 more Smart Citation
“…В работе [10] было выяснено, что лишь некоторые отведения (порядка 10) могут служить индикаторами-предвестниками приступа эпилепсии. Это те отведения, для которых относительное превышение индекса нестационарности в последние две минуты перед приступом по сравнению со спокойным состоянием составляет величину не менее, чем СУС.…”
Section: преобразование эквивалентности по черновуunclassified
“…Каждая новая пара встыквыборок выделяется со сдвигом, определенным на шаге 2, относительно начала предыдущей пары. Чтобы точность вычисления ВФР не влияла бы существенно на точность последующего вычисления СУС, область изменения значений ik x В работе[10] была исследована возможность предсказания приступа эпилепсии на основе анализа электроэнцефалограмм (ЭЭГ) и вычисления для них уровня стационарности. Предположение заключалось в том, что уровни стационарности пациента в спокойном состоянии и в момент приступа различаются.…”
unclassified
“…Цель построения индикатора разладки применительно к большим данным состоит в том, чтобы на его основе иметь возможность предсказывать изменение состояния анализируемой системы, предполагая, что первые признаки такого изменения могут быть выявлены посредством анализа эволюции ВФР [3]. Характерным практическим примером служат ряды показаний электроэнцефалограмм (ЭЭГ) у больных 1 [4,5]. Эти данные образуют многомерный (по числу отведений), обычно 64-мерный массив векторов длиной от 10 до 100 млн каждый.…”
unclassified
“…Характерно, что СУС данных ЭЭГ для них в 4-7 раз превышал стационарный уровень значимости ε 0 ( ) N . Будем следовать работе [5], где минимальная длина окна, в котором вычислялся индикатор разладки, была принята равной 2 мин (при частоте 250 Гц в этом промежутке укладывалось L = 30 тыс. данных ЭЭГ по каждому отведению).…”
unclassified
See 1 more Smart Citation