一种生理时间序列分析的新方法
机器学习
2015-04-24 v1 机器学习
摘要
我们开发了一种用于分析生理时间序列的新方法。该方法使用迭代卷积滤波器将时间序列分解为多个分量，并提取这些分量的统计量作为特征，以表征时间序列背后的机制。受研究表明许多正常生理系统涉及不规则性，而不规则性的降低通常意味着异常这一观点的启发，我们利用分量中“异常值”的统计量作为衡量不规则性的特征。支持向量机被用于选择最相关的特征，这些特征能够区分来自正常和异常系统的时间序列。该新方法已成功应用于利用心跳间隔时间序列研究充血性心力衰竭。
引用
@article{arxiv.1504.06274,
title = {A new approach for physiological time series},
author = {Dong Mao and Yang Wang and Qiang Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1504.06274},
year = {2015}
}