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심박변동의 스펙트럼해석을 위한 자기회귀 모델차수 선택 알고리즘에 관한 연구
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  • 심박변동의 스펙트럼해석을 위한 자기회귀 모델차수 선택 알고리즘에 관한 연구
저자명
김낙환,신재호,한영환,이응혁,민홍기,홍승홍,Kim. Nag-Hwan,Shin. Jae-Ho,Han. Young-Hwan,Lee. Eung-Huk,Min. Hong-Ki,Hong. Sung-Hong
간행물명
電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SC, 시스템 및 제어
권/호정보
2001년|38권 6호|pp.56-64 (9 pages)
발행정보
대한전자공학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

본 논문에서는 자기회귀모델을 이용한 심박변동의 파워스펙트럼해석에서 복잡한 계산과정을 수행하지 않으면서 심박변동의 특성을 반영한 간단한 모델차수법을 제안하였다. 자기회귀모델을 이용한 심박변동의 단구간 시계열에 대한 파워스펙트럼해석은 모델차수에 따라 스펙트럼 추정의 분해능이 변화한다. 제안한 모델차수법과 기존의 AIC와 고정차수법에 대하여 비교실험을 하였다. 실험결과, AIC 보다 계산과정이 매우 간단해졌으며 낮은 분해능의 문제를 해결하였고 고정차수의 단점인 시계열의 특성에 대응한 모델차수를 선택 할 수 있었다. 또한 제안된 방법으로 파워스펙트럼말도를 추정한 결과 AIC에서 나타나는 낮은 분해능 문제 와 적은 시계열 개수에서 나타나는 고정차수에 의한 잡음성 파워성분 저l거 등이 가능함을 확인하였다.

기타언어초록

In this paper, we proposed the simple and selective method for the order of model that reflected the feature of the heart rate variability without the complicated calculation in the power spectral analysis of heart rate variability using autoregressive model. The power spectral analysis of short-term of heart rate variability using autoregressive have been problem to resolution of spectral estimates by the selective model order. As a result that the proposed method for the order comparative tested with the AIC and the fixed order method, the calculation process could become very simple and select the order which correspond with the feature of the time series. We verified it could removed the noisy power components by the fixed order.