Selección de características 2d en representaciones tiempo frecuencia para la detección de soplos cardíacos Report as inadecuate




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Luis D. Avendaño-Valencia ; Germán Castellanos-Domínguez ;Tecno Lógicas 2011, 26

Author: Juan D. Martínez-Vargas

Source: http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=344234325004


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Tecno Lógicas ISSN: 0123-7799 tecnologicas@itm.edu.co Instituto Tecnológico Metropolitano Colombia Martínez-Vargas, Juan D.; Avendaño-Valencia, Luis D.; Castellanos-Domínguez, Germán Selección de Características 2D en Representaciones Tiempo Frecuencia para la Detección de Soplos Cardíacos Tecno Lógicas, núm.
26, julio, 2011, pp.
47-70 Instituto Tecnológico Metropolitano Medellín, Colombia Disponible en: http:--www.redalyc.org-articulo.oa?id=344234325004 Cómo citar el artículo Número completo Más información del artículo Página de la revista en redalyc.org Sistema de Información Científica Red de Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal Proyecto académico sin fines de lucro, desarrollado bajo la iniciativa de acceso abierto Selección de Características 2D en Representaciones Tiempo Frecuencia para la Detección de Soplos Cardíacos Juan D.
Martínez-Vargas 1 Luis D.
Avendaño-Valencia 2 Germán Castellanos-Domínguez 3 Resumen En el presente trabajo se propone una metodología para la reducción de dimensión en representaciones tiempo frecuencia (TFRs) enfocada a la clasificación de bioseñales no estacionarias, que trata directamente su cantidad de datos irrelevantes y redundantes, combinando una etapa de selección de características con una etapa de reducción de dimensión por medio de métodos de descomposición lineal extendidos a datos bidimensionales.
La metodología se prueba sobre un conjunto de TFRs paramétricas calculadas sobre una base de datos de señales fonocardiográficas (FCG) para la detección de soplos cardiacos.
Los resultados muestran una mejora comparados con otras metodologías que no tienen en cuenta la presencia de datos irrelevantes y redundantes en las representaciones, además, el uso de las metodologías de descomposición lineal bidimensionales reducen adecuadamente la redundancia de las TFRs, obteniendo un nuevo conjunto de características 2D de menor dimensión que...





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