Вибір міри відмінності значень зразкового та відфільтрованого біомедичних сигналів
Ключові слова:
дискретний сигнал, цифровий фільтр, ковзне середнє, оптимальний параметр, міра відмінностіАнотація
У статті розглянуто вибір міри відмінності результатів фільтрації спотворених біомедичних сигналів в задачі пошуку оптимальних значень параметра цифрового фільтра нижніх частот "просте ковзне середнє". Для порівняння були вибрані міри відмінності – середньоквадратична помилка, корінь середньоквадратичної помилки, середня абсолютна помилка. Виконана серія експериментів з генеруванню та фільтрації спотворених сигналів. В результаті порівняння визначена міра, для якої характерна більша кількість знайдених локальних оптимальних значень параметра цифрового фільтра за високих рівнів флуктуаційної завади.
Посилання
Sergienko, A. B. (2011). Cifrovaya obrabotka signalov. Sankt-Peterburg, 593–595.
Cha, S.-H. (2007). Comprehensive Survey on Distance/Similarity Measures between Probability Density Functions. International journal of mathematical models and methods in applied sciences, 1 (4), 300–307.
Willmott, C., Matsuura, K. (2005). Advantages of the mean absolute error (MAE) over the root mean square error (RMSE) in assessing average model performance. Climate Research, 30, 79–82. doi: 10.3354/cr030079
Willmott, C. J., Matsuura, K. (2006). On the use of dimensioned measures of error to evaluate the performance of spatial interpolators. International Journal of Geographical Information Science, 20(1), 89–102. doi:10.1080/13658810500286976
Chai, T., Draxler, R. R. (2014). Root mean square error (RMSE) or mean absolute error (MAE)? – Arguments against avoiding RMSE in the literature. Geoscientific Model Development, 7 (3), 1247–1250. doi: 10.5194/gmd-7-1247-2014
Serheiev-Horchynskyi, O. (2017). Selection of error measure for reference and filtered periodic signals at high levels of fluctuating noise. Summer InfoCom 2017: Conference Proceedings. Kyiv, 100–103.
Serheiev-Horchynskyi, O. O. (2017). Selection of error measure for reference and filtered periodic signals in the problem of searching for optimum values of digital filter parameters at high levels of fluctuating noise. Measuring and Computing Devices in Technological Processes, 58 (2), 123–130.
Goldberger, A. L., Amaral, L. A. N., Glass, L., Hausdorff, J. M., Ivanov, P. C., Mark, R. G. et. al. (2000). PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet : Components of a New Research Resource for Complex Physiologic Signals. Circulation, 101 (23), e215–e220. doi: 10.1161/01.cir.101.23.e215
Lind, B. K., Goodwin, J. L., Hill, J. G., Ali, T., Redline, S., & Quan, S. F. (2003). Recruitment of Healthy Adults into a Study of Overnight Sleep Monitoring in the Home: Experience of the Sleep Heart Health Study. Sleep and Breathing, 7(1), 13–24. doi:10.1007/s11325-003-0013-z
Oppenheim, A. V., Schafer, R. W. (2010). Discrete-Time Signal Processing. London, 1055.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2017 Алексей Александрович Сергеев-Горчинский
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
