Alejandro Castillo

SNR2 [db] -6
EM
5. MUHOKAZA VA XULOSALAR
SEL16795 98,2 99,6 95,9 59,2 92,8 69,5
UPB - INVESTIGACIÓN & DESARROLLO, ÿ 3, jild. 1: 5 – 14 (2003)
95,3 99,7 88,9 53,3 90,8 67,3
Bu muammo uchta yo'l bilan hal qilindi. Birinchidan, neyron tarmoqlar to'lqinli transformatsiyaning faqat bitta yoki ikkita shkalasi haqida
maksimal modul ma'lumotlari bilan oziqlanadi. Shunday qilib, yuqori va past chastotali shovqinlardan hosil bo'lgan to'lqin shakllarining
aksariyati o'chiriladi, chunki bu shovqin ishlatilgan shkalalarda mavjud emas.
6
6
SELE0405 99,3 99,8 98,7 89,2 98,8 90,8
Va nihoyat, biz neyron tarmoqni umumlashtirish qobiliyatiga ishonamiz. 0-bo'limda taqdim etilgan test turli xil EKGlardan foydalanganligi
sababli, ba'zilari o'quv majmuasida, boshqalari esa test to'plamida va olingan yaxshi natijalar tufayli biz neyron tarmoqni umumlashtirish
qobiliyatiga ishonishimiz mumkin. Biroq, neyron tarmoqqa yordam berish va yaxshi natijalarga erishish uchun kattaroq o'quv majmuasidan
foydalanish kerak.
4-jadval ushbu usulning past va yuqori chastotali shovqin darajasi yuqori bo'lgan EKG bilan ishlashi mumkinligini ko'rsatadi. Masalan,
amplitudasi dastlabki EKG amplitudasidan ikki baravar katta bo'lgan asosiy chiziqli (BW) signallar yoki amplitudasi dastlabki EKG
amplitudasining yarmi yoki teng bo'lgan mushak artefaktlari (MA) bo'lgan signallar yaxshi aniqlash natijalariga ega bo'ldi. Elektrod harakat
artefaktlari bilan signallarni tahlil qilish ancha qiyinroq, ammo biz shovqin amplitudalari asl EKG amplitudasining yarmigacha bo'lgan
yaxshi natijalarga erishdik.
SEL102 100,0 100,0 99,1 92,1 99,3 90,5
Shovqin turi BW
%det
SEL16773 98,5 99,9 96,3 87,2 97,9 87,6
0
Mavjud bo'lishi mumkin bo'lgan yana bir muammo - shovqin mavjudligi, ammo bu usul shovqinli EKG signallarini boshqarishi mumkin
bo'lgan tarzda ishlab chiqilgan. To'lqinli konvertatsiya EKG to'lqinlarini osongina tavsiflaydi va shovqinni farqlaydi; shuning uchun to'g'ri
to'lqin shkalasidan foydalanib, biz juda yuqori va juda past chastotali shovqinlarni bartaraf etishimiz mumkin. Bundan tashqari, yuqori
chastotali shovqin maksimal modulni hosil qiladi va usul maksimal modulni qabul qilmaydi. Aksincha, past chastotali shovqin tahlil
qilingan segmentda faqat bitta modulli maksimalni (ikkita o'rniga) hosil qiladi, shuning uchun neyron tarmoq buni hisobga olmaydi.
Nihoyat, biz neyron tarmoqlardan qaysi modul maksimal shovqin hosil qilishini aniqlash uchun foydalanamiz. Natijada, bu usul 0-bo'limda
ko'rsatilganidek, shovqinli EKG signallarini boshqarishi mumkin.