Hjorth parametreleri - Hjorth parameters

Hjorth parametreler kullanılan istatistiksel özelliklerinin göstergeleri sinyal işleme de zaman etki Etkinlik, Mobilite ve Karmaşıklık 1970. parametrelerinde Bo Hjorth tarafından tanıtılmıştır. Özellik çıkarımı için elektroensefalografi sinyallerinin analizinde yaygın olarak kullanılırlar . Parametreler, EEG'de kullanılan normalleştirilmiş eğim tanımlayıcılarıdır (NSD'ler). Ayrıca robotik alanda, yüzey dokuları / malzeme algılama gibi fiziksel nesne özelliklerinin tespiti için dokunsal sinyal işleme için Hjorth parametreleri ve yapay robotik deri aracılığıyla dokunma modalite sınıflandırması için kullanılır.

Parametreler

Hjorth Aktivitesi

Aktivite parametresi sinyal gücünü, bir zaman fonksiyonunun varyansını temsil eder. Bu, frekans alanındaki güç spektrumunun yüzeyini gösterebilir. Bu, aşağıdaki denklemle temsil edilir:

${\ displaystyle {\ text {Activity}} = {\ text {var}} (y ​​(t)).}$

Burada y (t) sinyalini temsil etmektedir.

Hjorth Mobilite

Hareketlilik parametresi, ortalama frekansı veya güç spektrumunun standart sapma oranını temsil eder. Bu, y (t) sinyalinin ilk türevinin varyansının karekökünün y (t) sinyalinin varyansına bölünmesi olarak tanımlanır .

${\ displaystyle {\ text {Mobilite}} = {\ sqrt {\ frac {{\ text {var}} ({\ frac {dy (t)} {dt}})} {{\ text {var}} ( YT))}}}.}$

Hjorth Karmaşıklığı

Karmaşıklık parametresi, frekanstaki değişikliği temsil eder. Parametre, sinyalin benzerliğini saf sinüs dalgasıyla karşılaştırır , burada sinyal daha benzer ise değer 1'e yakınlaşır.

${\ displaystyle {\ text {Karmaşıklık}} = {\ frac {{\ text {Hareketlilik}} ({\ frac {dy (t)} {dt}})} {{\ text {Hareketlilik}} (y ​​(t ))}}.}$

Dokunsal Sinyal Analizi

Daha önceki çalışmalarda, araştırmacılar doku sınıflandırması için elde edilen dokunsal bilgileri yorumlamak için Fourier dönüşümü tekniğini kullandılar. Bununla birlikte, Fourier dönüşümü, dokuların düzensiz veya tek tip olmadığı sabit olmayan sinyalleri analiz etmek için uygun değildir. Kısa süreli Fourier dönüşümü veya Wavelet, durağan olmayan sinyalleri analiz etmek için en uygun teknikler olabilir. Bununla birlikte, bu yöntemler çok sayıda veri noktasıyla uğraşır ve bu nedenle sınıflandırma aşamasında zorluklara neden olur. Daha fazla özellik, daha fazla eğitim örneği gerektirir ve bu da hesaplama karmaşıklığının artmasına ve aşırı uydurma riskine neden olur. Bu sorunların üstesinden gelmek için Kaboli ve ark. Hjorth parametrelerinden esinlenen bir dizi temel dokunsal tanımlayıcı önerdi. Hjorth parametreleri zaman alanında tanımlanmalarına rağmen, frekans alanında da yorumlanabilirler. Etkinlik parametre sinyalinin toplam güçtür. Aynı zamanda frekans alanındaki güç spektrumunun yüzeyidir ( Parseval teoremi ). Hareketlilik parametre sinyalinin edilene sinyalinin birinci türevinin varyans oranının kare kökü olarak tayin edilir. Bu parametre, güç spektrumunun standart sapmasıyla orantılıdır. Ortalama frekansın bir tahminidir. Karmaşıklık , sinyalin şeklinin saf sinüs dalgasına benzerliğini gösteren, sinyalin bant genişliğinin bir tahminini verir. Hjorth parametrelerinin hesaplanması varyansa dayandığından, bu yöntemin hesaplama maliyeti yeterince düşüktür ve bu da onları gerçek zamanlı görev için uygun kılar.

Referanslar