Metodología para evaluar el difeomorfismo de un atractor caótico usando el filtro de kalman en señales fisiológicas

Ospina-Aguirre, Carolina; Avendaño-Valencia, Luis D.; Delgado-Trejos, Edilson; Castellanos-Domínguez, Germán

Metodología para evaluar el difeomorfismo de un atractor caótico usando el filtro de Kalman en señales fisiológicas

dc.creator	Ospina-Aguirre, Carolina
dc.creator	Avendaño-Valencia, Luis D.
dc.creator	Delgado-Trejos, Edilson
dc.creator	Castellanos-Domínguez, Germán
dc.date	2008-12-07
dc.date.accessioned	2021-03-18T21:04:14Z
dc.date.available	2021-03-18T21:04:14Z
dc.identifier	https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/255
dc.identifier	10.22430/22565337.255
dc.identifier.uri	http://test.repositoriodigital.com:8080/handle/123456789/11497
dc.description	In order to characterize physiological signals, which may have highly nonlinear structures, it’s common to use methodologies derived from fractal techniques that make part of complexity analysis. This work proposes is proposed an evaluation function based on measuring the capacity of prediction of a neural network trained with Kalman filter to predict points in a reconstructed state space attractor, so measuring the quality of the attractor from a onedimensional signal. We propose use of statistic measures such as Kullback –Leibler, Kolmogorov-Smirnov and Hellinger to determine difference between the embedded statistic structure in the predicted points and the original signal points. Results were obtained on attractor reconstruction from ECG signals of MIT-BIH database and EEG signals obtained from Clinic for Epileptologie Epileptologie Bonn University database. In this way, it was possible to evaluate the prediction capacity corresponding to reconstruct attractors from records, from which we concluded that an attractor with high capacity of time series prediction implies good embedding properties in state space.	en-US
dc.description	Para la caracterización de señales fisiológicas, las cuales contienen estructuras fuertemente no lineales, es común usar procedimientos derivados de técnicas fractales que hacen parte del análisis de complejidad. En este trabajo se propone una función de evaluación basada en el filtro de Kalman para predecir puntos de un atractor reconstruido en el espacio de estados y medir la capacidad de esos puntos para reconstruir la señal en el tiempo, y así, evaluar la calidad de ese atractor a partir de una señal unidimensional. Se propone el uso de medidas estadísticas como Kullback–Leibler, Kolmogorov–Smirnov y Hellinger para determinar a diferencia entre la estructura estadística embebida en los puntos que fueron resultado de la predicción usando el atractor reconstruido y los puntos correspondientes de la señal original.Los resultados fueron obtenidos sobre la reconstrucción de atractores provenientes de señales ECG usando la base de datos del MIT-BIH y señales EEG obtenidas en la Clínica para Epilepsia de la Universidad de Bonn. Así, fue posible evaluar la capacidad depredicción correspondiente a los atractores reconstruidos a partir de los registros, con lo que se puede concluir que un atractor con alta capacidad de predicción en el tiempo implica buenas propiedades de embebimiento en el espacio de estados.	es-ES
dc.format	application/pdf
dc.language	spa
dc.publisher	Instituto Tecnológico Metropolitano (ITM)	en-US
dc.relation	https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/255/261
dc.rights	Copyright (c) 2017 Tecno Lógicas	en-US
dc.source	TecnoLógicas; Num. 21 (2008); 31-48	en-US
dc.source	TecnoLógicas; Num. 21 (2008); 31-48	es-ES
dc.source	2256-5337
dc.source	0123-7799
dc.subject	Embedding	en-US
dc.subject	dynamics nonlinear	en-US
dc.subject	attactors and filter of Kalman.	en-US
dc.subject	Embebimiento	es-ES
dc.subject	dinámica no lineal	es-ES
dc.subject	atractores y filtro de Kalman	es-ES
dc.title	Metodología para evaluar el difeomorfismo de un atractor caótico usando el filtro de kalman en señales fisiológicas	en-US
dc.title	Metodología para evaluar el difeomorfismo de un atractor caótico usando el filtro de Kalman en señales fisiológicas	es-ES
dc.type	info:eu-repo/semantics/article
dc.type	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type	Articles	en-US
dc.type	Artículos	es-ES

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