Show simple item record

dc.contributor.authorMartínez-Vargas, Juan D.
dc.contributor.authorAvendaño-Valencia, Luis D.
dc.contributor.authorCastellanos-Domínguez, Germán
dc.date.accessioned2019-07-18T14:10:10Z
dc.date.accessioned2019-08-16T16:39:49Z
dc.date.available2019-07-18T14:10:10Z
dc.date.available2019-08-16T16:39:49Z
dc.date.issued2011-06-21
dc.identifierhttps://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/34
dc.identifier10.22430/22565337.34
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12622/879
dc.description.abstractEn el presente trabajo se propone una metodología para la reducción de dimensión en representaciones tiempo frecuencia (TFRs) enfocada a la clasificación de bioseñales no estacionarias, que trata directamente su cantidad de datos irrelevantes y redundantes, combinando una etapa de selección de características con una etapa de reducción de dimensión por medio de métodos de descomposición lineal extendidos a datos bidimensionales. La metodología se prueba sobre un conjunto de TFRs paramétricas calculadas sobre una base de datos de señales fonocardiográficas (FCG) para la detección de soplos cardiacos. Los resultados muestran una mejora comparados con otras metodologías que no tienen en cuenta la presencia de datos irrelevantes y redundantes en las representaciones, además, el uso de las metodologías de descomposición lineal bidimensionales reducen adecuadamente la redundancia de las TFRs, obteniendo un nuevo conjunto de características 2D de menor dimensión que el conjunto inicial.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.publisherInstituto Tecnológico Metropolitano (ITM)spa
dc.relationhttps://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/34/29
dc.rightsCopyright (c) 2017 Tecno Lógicasspa
dc.source2256-5337
dc.source0123-7799
dc.sourceTecnoLógicas; Num. 26 (2011); 47-70eng
dc.sourceTecnoLógicas; Num. 26 (2011); 47-70spa
dc.subjectAnálisis de relevanciaspa
dc.subjectselección de característicasspa
dc.subjectrepresentaciones tiempo-frecuenciaspa
dc.titleSelección de características 2D en representaciones tiempo frecuencia para la detección de soplos cardíacosspa
dc.title.alternativeSelección de características 2D en representaciones tiempo frecuencia para la detección de soplos cardíacos
dc.subject.keywordsRelevance analysiseng
dc.subject.keywordsfeature selectioneng
dc.subject.keywordstime-frequency representationseng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeArticlesen-US
dc.typeArtículoses-ES
dc.relation.ispartofjournalTecnoLógicas
dc.description.abstractenglishIn this paper is proposed a methodology for dimensionality reduction of time-frequency representations (TFRs) aimed to nonstationary biosignal classification that deals directly with large quantity of irrelevant and redundant data, combining a stage of feature selection with a stage of dimensionality reduction by linear decomposition methods extended to bidimensional data. The methodology is tested on a set of parametric TFRs computed from a phonocardiographic signal database (PCG) for detection of heart murmurs. Results show an improvement compared with other methodologies that do not account for irrelevant and redundant data in these representations and demonstrate that the use of bidimensional linear decomposition methods adequately reduce redundancy on TFRs, obtaining a new feature set of lower dimension than the original dataset.eng


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record