Extraccin̤ de caracters̕ticas de ECG basadas en transformaciones no lineales y wavelets
Se presentan diferentes mťodos de extraccin̤ de caracters̕ticas en seąles ECG normales y en presencia de eventos relacionados con cardiopata̕ isqum̌ica, basados en mediciones de diagns̤tico, la transformada wavelet y el anl̀isis no lineal de componentes principales. Con el fin de determinar las ca...
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| Formato: | Livro |
| Idioma: | espanhol |
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| Acesso em linha: | Extraccin̤ de caracters̕ticas de ECG basadas en transformaciones no lineales y wavelets |
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| Resumo: | Se presentan diferentes mťodos de extraccin̤ de caracters̕ticas en seąles ECG normales y en presencia de eventos relacionados con cardiopata̕ isqum̌ica, basados en mediciones de diagns̤tico, la transformada wavelet y el anl̀isis no lineal de componentes principales. Con el fin de determinar las caracters̕ticas que contribuyen de mejor manera con el modelo, se aplican dos tčnicas de seleccin̤ efectiva de caracters̕ticas empleando mťodos estads̕ticos multivariados y univariados. La evaluacin̤ de las tčnicas de extraccin̤ propuestas se realiza mediante anl̀isis discriminante lineal y mq̀uinas de soporte vectorial, comparando el error en la clasificacin̤ de diferentes estados de funcionalidad cardiaca. Como resultado del anl̀isis discriminante lineal se obtiene que las caracters̕ticas ms̀ efectivas se consiguen empleando el anl̀isis no lineal de componentes principales sobre un latido. En este caso, el error obtenido de clasificacin̤ es de hasta el 0.22%, contra 6.78% en el caso de las wavelets, y 24.22% en el caso de las mediciones de diagns̤tico. Con las mq̀uinas de soporte vectorial se obtiene que las caracters̕ticas ms̀ discriminantes se obtienen empleando wavelets aplicadas al latido con una precisin̤ de clasificacin̤ hasta del 0.1%, contra 0.12% en el caso del anl̀isis no lineal de componentes principales y 5.11% en el caso de las mediciones de diagns̤tico. |
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| ISBN: | 2248-8723 (Versin̤ electrn̤ica); 0120-5609 (Versin̤ impresa) |