Вибір оптимальної кількості бінів для розрахунку взаємної інформації між сигналами ЕЕГ та кардіоритмограми
Основний зміст сторінки статті
Анотація
В роботі розглянуто метод визначення взаємної інформації для оцінки взаємозв’язку між сигналами ЕЕГ та кардіоритмограми. У розробленому методі кількість бінів вибирається базуючись на значеннях взаємної інформації, які розраховані на проміжку значень бінів. При застосуванні методу до сигналів ЕЕГ та КРГ було знайдено, що метод може бути застосований при аналізі взаємозв’язку між сигналами ЕЕГ в каналах, що розташовані поряд або симетрично, згідно з системою 10-20. Для взаємної інформації між сигналами ЕЕГ та КРГ, що пов’язані у значно меншій мірі, метод не може бути застосований для малого обсягу вибірки.
Бібл. 12, рис. 4.
Блок інформації про статтю
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
Посилання
Cover, T.M., Thomas. Elements of information theory / T.M. Cover, Thomas - New York: Wiley, 1991. - ISBN 0471062596 9780471062592.
Doquire, G., Verleysen, M. A Comparison of Multivariate Mutual Information Estimators for Feature Selection / G. Doquire, M. Verleysen - : SciTePress - Science and and Technology Publications, 2012. - ISBN 978-989-8425-98-0, 978-989-8425-99-7.
Freedman, D., Diaconis, P. On the histogram as a density estimator: L 2 theory / D. Freedman, P. Di-aconis // Probability theory and related fields. - 1981. - Vol. 57. - P. 453–476.
Knuth, K.H. Optimal data-based binning for histograms / K.H. Knuth // arXiv preprint physics. - 2006.
Legg, P.A., Rosin, P.L., Marshall, D., Morgan, J.E. Improving accuracy and efficiency of registration by mutual information using Sturges’ histogram rule / P.A. Legg, P.L. Rosin, D. Marshall, J.E. Morgan // Proc. Med. Image Understand. Anal. - 2007. - P. 26–30.
Marek, T., Tichavsky, P. On the estimation of mutual information / T. Marek, P. Tichavsky - , 2008.
Shimazaki, H., Shinomoto, S. A Method for Selecting the Bin Size of a Time Histogram / H. Shima-zaki, S. Shinomoto // Neural Computation. - 2007. - Vol. 19. - P. 1503–1527.
Sorjamaa, A., Hao, J., Lendasse, A. Mutual information and k-nearest neighbors approximator for time series prediction / A. Sorjamaa, J. Hao, A. Lendasse - : Springer, 2005.
Sturges, H.A. The Choice of a Class Interval / H.A. Sturges // Journal of the American Statistical As-sociation. - 1926. - Vol. 21. - P. 65–66.
Suzuki, T., Sugiyama, M., Sese, J., Kanamori, T. Approximating Mutual Information by Maximum Likelihood Density Ratio Estimation / T. Suzuki, M. Sugiyama, J. Sese, T. Kanamori // Journal of Ma-chine Learning Research-Proceedings Track. - 2008. - Vol. 4. - P. 5–20.
Verleysen, M. K-Nearest Neighbours based on Mutual Information for Incomplete Data Classification / M. Verleysen - Bruges, Belgium: , 2008. - ISBN 2930307080 9782930307084.
Zhukov, M., Popov, A. Bin Number Selection for Equidistant Mutual Information Estimaton / M. Zhu-kov, A. Popov - Kyiv, Ukraine:, 2014.
