Alejandro Castillo

C. Neyron tarmoqlari
To'lqinli konvertatsiya Ws s(t) [15]. Shunday qilib, to'lqinli konvertatsiyaning nol kesishishi signalning o'zgaruvchan nuqtalarining joylashishini
ko'rsatadi [15].
ÿ ÿ
Sun'iy neyron tarmoq - bu neyronlar deb ataladigan, odatda qatlamlar ketma-ketligida tashkil etilgan va og'irliklar orqali o'zaro bog'langan ko'p sonli
oddiy ishlov berish elementlaridan iborat ma'lumotlarni qayta ishlash tizimi. Neyron tarmoqlari arxitekturasi miyaning miya yarim korteks qismining
tuzilishidan ilhomlangan. Shunday qilib, neyron tarmoqlar ko'pincha odamlar yaxshi qiladigan narsalarni qilishga qodir, ammo oddiy kompyuterlar
ko'pincha yomon ishlaydi [18].
Funktsiyalar ketma-ketligini o'zgartirishni diadik to'lqinlar deb ham ataymiz [14]:
(t) tekislovchi funksiyaning birinchi hosilasidir1
To'lqinlarning ma'lum bir klassi uchun o'lchov parametri transformatsiyaning umumiy xususiyatlarini o'zgartiradigan ikki
tomonlama ketma-ketlik bo'ylab tanlanishi mumkin [14]. (2) tenglamani qanoatlantiradigan har qanday to'lqinli to'lqin ikkilik to'lqin deyiladi .
(t) s omil bilan . beri
ÿ
ÿ ÿ ÿ ÿ 0 Mallat
[15] modulli maksimalni har qanday nuqta (s, t0) sifatida belgilaydi , shunday qilib t t o‘ngga ÿ ÿ 0 yoki chap
qo‘shnisiga tegishli
bo‘lsa , W ft W ft va t tegishli bo‘lganda W
ft Vt
ft bo‘ladi. t0 mahallasining narigi tomoniga . Signalning barcha
ÿ o‘ziga xosliklari barcha modul maksimalini bog‘lovchi egri chiziq bo‘yicha va to‘lqinli
konvertatsiya nolga
teng bo‘lgan vaqtni topish orqali aniqlanishi mumkin. Bundan tashqari, signalni 40 dB tartibli xato darajasiga ega bo'lgan signalni faqat ikkilik shkalada
moduli maksimal yordamida qayta qurish mumkin [15].
(2)
Har bir neyron bir yoki bir nechta kirishlarni oladi va kirishlari, ulanish qiymati (og'irliklari) va o'zining o'tkazish funktsiyasiga muvofiq chiqish hosil
qiladi. Ko'pgina neyron tarmoqlarda neyronning chiqishini olish uchun uzatish funktsiyasi uning kirishlari yig'indisini ulanish og'irliklariga
ko'paytirish bilan baholanadi.
(t):
Neyron tarmog'ining ishlashi ikkita jarayonni o'z ichiga oladi: o'rganish va eslab qolish. O'rganish - bu neyron tarmog'ining kirishida taqdim etilgan
stimullarga javoban ulanish og'irliklarini moslashtirish jarayoni. Qayta tiklash - bu kirishni qabul qilish va tarmoqni o'rganish bilan aniqlangan javobni
ishlab chiqarish jarayoni [18].
holda
belgilaymiz
.
1
ÿ
ÿ
1
1
ÿ
,
j
j
ÿÿÿ
ju
ÿÿÿ
ju
2
s
1
s
s
ÿÿ
ÿ
Vt ft
ÿ
ÿ ÿ
ÿ
dt
ÿ
( )
t
ÿ
dt ( )
ÿ
ÿÿ
ÿ
(2)
Machine Translated by Google

---

8
ÿ
wi ,iÿ1 - Ni,j va Ni-1,k neyronlari orasidagi bog'lanishning og'irligi, fi,j - Ni,j neyronining uzatish funktsiyasi , ni-1
1
3
1
ÿ
1
ni
a
1
k
,
wi i
,
ai j
,
,
k
ÿ
1,
ÿ ÿ ik
ÿ
men j
Ushbu to'lqinlarni hosil qiluvchi filtrlar (1-jadvalga qarang) EKG shovqin spektri bilan deyarli bir-biriga mos kelmaydi [13].
2
UPB - INVESTIGACIÓN & DESARROLLO, ÿ 3, jild. 1: 5 – 14 (2003)
EKG signalini aniqlovchi funktsiya f(t) bo'lsin . Bu ishda vaqt shkalasi (vaqt-chastota) ko'rinishi sifatida Ws f(t) to'lqinli konvertatsiyasini
tanlaymiz ; Gauss tekislash funktsiyasining birinchi hosilasi bo'lgan ona to'lqin.
Chastota domenida "yashirin" ma'lumotni ochish uchun signalning birgalikdagi vaqt chastotasi (yoki vaqt shkalasi) ko'rinishi kerak. Hech
qanday hozirgi vaqt chastotasi barcha muammolarni hal qila olmaydi [16]. Otish vaqti Furye transformatsiyasi vaqt va chastota o'lchamlari
yomon [6]. Wigner-Ville taqsimoti o'zaro atamalar tufayli juda ko'p chalkash ma'lumotlarni taqdim etadi [6]. Vaqt chastotasi komponentlari
chastotasi tor bo'lsa va past chastotalar uchun vaqt uzaytirilsa, to'lqinli konvertatsiya yaxshi ishlaydi, lekin EKG signali holati kabi yuqori
chastotalar uchun vaqt tor va keng chastotali bo'ladi [16]. Shuning uchun to'lqinli konvertatsiya EKG haqida foydali ma'lumot beradi [6].