Выбор оптимального количества бинов для расчета взаимной информации между сигналами ЭЭГ и кардиоритмограммы

##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##

PDF (English)
Опубликован: Dec 29, 2014
DOI: https://doi.org/10.20535/2312-1807.2014.19.6.113583
Ключевые слова:
ЭКГ, вариабельность, ЭЭГ, взаимная информация, кардиоритмограмма

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

M. A. Zhukov
Национальный технический университет Украины «Киевский политехнический институт имени Игоря Сикорского»
Anton Oleksandrovich Popov
Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»
V. I. Kharytonov
I. A. Chaikovsky

Аннотация

В работе рассмотрен метод определения взаимной информации для оценки взаимосвязи между сигналами ЭЭГ и кардиоритмограммы. В разработанном методе количество бинов выбирается на промежутке значений бинов. При применении метода к сигналам ЭЭГ и КРГ было найдено, что метод может быть применим при анализе взаимосвязи меожу сигналами ЭЭГ в каналах, что расположены рядом или симметрично, в соответствии с системой 10-20. Для взаимной информации между сигналами ЭЭГ и КРГ, что связаны в значительно меньшей мере, метод не может применяться для малого значения выборки.

Библ. 12, рис. 4.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Как цитировать
Zhukov, M. A., Popov, A. O., Kharytonov, V. I., & Chaikovsky, I. A. (2014). Выбор оптимального количества бинов для расчета взаимной информации между сигналами ЭЭГ и кардиоритмограммы. Электроника и Связь, 19(6), 78–81. https://doi.org/10.20535/2312-1807.2014.19.6.113583
Выпуск
Том 19 № 6 (2014)
Раздел
биомедицинские приборы и системы
Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

Авторы, публикующиеся в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:

  1. Авторы сохраняют за собой права на авторство своей работы и предоставляют журналу право первой публикации этой работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим лицам свободно распространять опубликованную работу с обязательной ссылокой на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
  2. Авторы сохраняют право заключать отдельные договора на неэксклюзивное распространение работы в том виде, в котором она была опубликована этим журналом (например, размещать работу в электронном архиве учреждения или публиковать в составе монографии), с условием сохраниения ссылки на оригинальную публикацию в этом журнале.
  3. Политика журнала разрешает и поощряет размещение авторами в сети Интернет (например в институтском хранилище или на персональном сайте) рукописи работы как до ее подачи в редакцию, так и во время ее редакционной обработки, так как это способствует продуктивной научной дискуссии и положительно сказывается на оперативности и динамике цитирования статьи (см. The Effect of Open Access).

Библиографические ссылки

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.