Добірка наукової літератури з теми "Higuchi's algorithm"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся зі списками актуальних статей, книг, дисертацій, тез та інших наукових джерел на тему "Higuchi's algorithm".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Статті в журналах з теми "Higuchi's algorithm"
PARAMANATHAN, P., and R. UTHAYAKUMAR. "SIZE MEASURE RELATIONSHIP METHOD FOR FRACTAL ANALYSIS OF SIGNALS." Fractals 16, no. 03 (September 2008): 235–41. http://dx.doi.org/10.1142/s0218348x08003995.
Повний текст джерелаBAUMERT, MATHIAS, VICO BAIER, and ANDREAS VOSS. "LONG-TERM CORRELATIONS AND FRACTAL DIMENSION OF BEAT-TO-BEAT BLOOD PRESSURE DYNAMICS." Fluctuation and Noise Letters 05, no. 04 (December 2005): L549—L555. http://dx.doi.org/10.1142/s0219477505003002.
Повний текст джерелаKALAUZI, A., S. SPASIC, M. CULIC, G. GRBIC, and L. J. MARTAC. "CONSECUTIVE DIFFERENCES AS A METHOD OF SIGNAL FRACTAL ANALYSIS." Fractals 13, no. 04 (December 2005): 283–92. http://dx.doi.org/10.1142/s0218348x05002933.
Повний текст джерелаMoldovanu, Simona, Felicia Anisoara Damian Michis, Keka C. Biswas, Anisia Culea-Florescu, and Luminita Moraru. "Skin Lesion Classification Based on Surface Fractal Dimensions and Statistical Color Cluster Features Using an Ensemble of Machine Learning Techniques." Cancers 13, no. 21 (October 20, 2021): 5256. http://dx.doi.org/10.3390/cancers13215256.
Повний текст джерелаKhoa, Truong Quang Dang, Vo Quang Ha, and Vo Van Toi. "Higuchi Fractal Properties of Onset Epilepsy Electroencephalogram." Computational and Mathematical Methods in Medicine 2012 (2012): 1–6. http://dx.doi.org/10.1155/2012/461426.
Повний текст джерелаLi, Zhiwei, Jun Li, Yousheng Xia, Pingfa Feng, and Feng Feng. "Variation Trends of Fractal Dimension in Epileptic EEG Signals." Algorithms 14, no. 11 (October 29, 2021): 316. http://dx.doi.org/10.3390/a14110316.
Повний текст джерелаNikolopoulos, Dimitrios, Konstantinos Moustris, Ermioni Petraki, Dionysios Koulougliotis, and Demetrios Cantzos. "Fractal and Long-Memory Traces in PM10 Time Series in Athens, Greece." Environments 6, no. 3 (February 26, 2019): 29. http://dx.doi.org/10.3390/environments6030029.
Повний текст джерелаPanuszka, Ryszard, Zbigniew Damijan, and Cezary Kasprzak. "Fractal EEG analysis with Higuchi’s algorithm of low‐frequency noise exposition on humans." Journal of the Acoustical Society of America 115, no. 5 (May 2004): 2388. http://dx.doi.org/10.1121/1.4780443.
Повний текст джерелаGRACE ELIZABETH RANI, T. G., and G. JAYALALITHA. "COMPLEX PATTERNS IN FINANCIAL TIME SERIES THROUGH HIGUCHI’S FRACTAL DIMENSION." Fractals 24, no. 04 (December 2016): 1650048. http://dx.doi.org/10.1142/s0218348x16500481.
Повний текст джерелаFeng, Feng, Meng Yuan, Yousheng Xia, Haoming Xu, Pingfa Feng, and Xinghui Li. "Roughness Scaling Extraction Accelerated by Dichotomy-Binary Strategy and Its Application to Milling Vibration Signal." Mathematics 10, no. 7 (March 29, 2022): 1105. http://dx.doi.org/10.3390/math10071105.
Повний текст джерелаДисертації з теми "Higuchi's algorithm"
Cusenza, Monica. "Fractal analysis of the EEG and clinical applications." Doctoral thesis, Università degli studi di Trieste, 2012. http://hdl.handle.net/10077/7394.
Повний текст джерелаMost of the knowledge about physiological systems has been learned using linear system theory. The randomness of many biomedical signals has been traditionally ascribed to a noise-like behavior. An alternative explanation for the irregular behavior observed in systems which do not seem to be inherently stochastic is provided by one of the most striking mathematical developments of the past few decades, i.e., chaos theory. Chaos theory suggests that random-like behavior can arise in some deterministic nonlinear systems with just a few degrees of freedom. One of the most evocative aspects of deterministic chaos is the concept of fractal geometry. Fractal structure, characterized by self-similarity and noninteger dimension, is displayed in chaotic systems by a subset of the phase space known as strange attractor. However, fractal properties are observed also in the unpredictable time evolution and in the 1/f^β power-law of many biomedical signals. The research activities carried out by the Author during the PhD program are concerned with the analysis of the fractal-like behavior of the EEG. The focus was set on those methods which evaluate the fractal geometry of the EEG in the time domain, in the hope of providing physicians and researchers with new valuable tools of low computational cost for the EEG analysis. The performances of three widely used techniques for the direct estimation of the fractal dimension of the EEG were compared and the accuracy of the fBm scaling relationship, often used to obtain indirect estimates from the slope of the spectral density, was assessed. Direct estimation with Higuchi's algorithm turned out to be the most suitable methodology, producing correct estimates of the fractal dimension of the electroencephalogram also on short traces, provided that minimum sampling rate required to avoid aliasing is used. Based on this result, Higuchi's fractal dimension was used to address three clinical issues which could involve abnormal complexity of neuronal brain activity: 1) the monitoring of carotid endarterectomy for the prevention of intraoperative stroke, 2) the assessment of the depth of anesthesia to monitor unconsciousness during surgery and 3) the analysis of the macro-structural organization of the EEG in autism with respect to mental retardation. The results of the clinical studies suggest that, although linear spectral analysis still represents a valuable tool for the investigation of the EEG, time domain fractal analysis provides additional information on brain functioning which traditional analysis cannot achieve, making use of techniques of low computational cost.
La maggior parte delle conoscenze acquisite sui sistemi fisiologici si deve alla teoria dei sistemi lineari. Il comportamento pseudo stocastico di molti segnali biomedici è stato tradizionalmente attribuito al concetto di rumore. Un'interpretazione alternativa del comportamento irregolare rilevato in sistemi che non sembrano essere intrinsecamente stocastici è fornita da uno dei più sorprendenti sviluppi matematici degli ultimi decenni: la teoria del caos. Tale teoria suggerisce che una certa componente casuale può sorgere in alcuni sistemi deterministici non lineari con pochi gradi di libertà. Uno degli aspetti più suggestivi del caos deterministico è il concetto di geometria frattale. Strutture frattali, caratterizzate da auto-somiglianza e dimensione non intera, sono rilevate nei sistemi caotici in un sottoinsieme dello spazio delle fasi noto con il nome di attrattore strano. Tuttavia, caratteristiche frattali possono manifestarsi anche nella non prevedibile evoluzione temporale e nella legge di potenza 1/f^β tipiche di molti segnali biomedici. Le attività di ricerca svolte dall'Autore nel corso del dottorato hanno riguardato l'analisi del comportamento frattale dell'EEG. L'attenzione è stata rivolta a quei metodi che affrontano lo studio della geometria frattale dell'EEG nel dominio del tempo, nella speranza di fornire a medici e ricercatori nuovi strumenti utili all'analisi del segnale EEG e caratterizzati da bassa complessità computazionale. Sono state messe a confronto le prestazioni di tre tecniche largamente utilizzate per la stima diretta della dimensione frattale dell'EEG e si è valutata l'accuratezza della relazione di scaling del modello fBm, spesso utilizzata per ottenere stime indirette a partire dalla pendenza della densità spettrale di potenza. Il metodo più adatto alla stima della dimensione frattale dell'elettroencefalogramma è risultato essere l'algoritmo di Higuchi, che produce stime accurate anche su segmenti di breve durata a patto che il segnale sia campionato alla minima frequenza di campionamento necessaria ad evitare il fenomeno dell'aliasing. Sulla base di questo risultato, la dimensione frattale di Higuchi è stata utilizzata per esaminare tre questioni cliniche che potrebbero coinvolgere una variazione della complessità dell'attività neuronale: 1) il monitoraggio dell'endoarterectomia carotidea per la prevenzione dell'ictus intraoperatorio, 2) la valutazione della profondità dell'anestesia per monitorare il livello di incoscienza durante l'intervento chirurgico e 3) l'analisi dell'organizzazione macro-strutturale del EEG nell'autismo rispetto alla condizione di ritardo mentale. I risultati degli studi clinici suggeriscono che, sebbene l'analisi spettrale rappresenti ancora uno strumento prezioso per l'indagine dell'EEG, l'analisi frattale nel dominio del tempo fornisce informazioni aggiuntive sul funzionamento del cervello che l'analisi tradizionale non è in grado di rilevare, con il vantaggio di impiegare tecniche a basso costo computazionale.
XXIV Ciclo
1984
Тези доповідей конференцій з теми "Higuchi's algorithm"
Ghosh, Koushik, and R. K. Pandey. "Fractal assessment of ZnO thin films using Higuchi’s algorithm." In DAE SOLID STATE PHYSICS SYMPOSIUM 2018. AIP Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1063/1.5113119.
Повний текст джерелаRadzi, Syaimaa' Solehah Mohd, Vijanth Sagayan Asirvadam, Sarat Chandra Dass, and Duma Kristina Yanti Hutapea. "Evaluation of simulated VEP signals on basis of Higuchi and Katz's algorithm." In 2017 IEEE International Conference on Signal and Image Processing Applications (ICSIPA). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/icsipa.2017.8120627.
Повний текст джерелаMarri, Kiran, and Ramakrishnan Swaminathan. "Classification of Muscular Nonfatigue and Fatigue Conditions Using Surface EMG Signals and Fractal Algorithms." In ASME 2016 Dynamic Systems and Control Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2016. http://dx.doi.org/10.1115/dscc2016-9828.
Повний текст джерела