Weighted time series analysis for electroencephalographic source localization

This paper presents a new method to estimate neural activity from electroencephalographic signals using a weighted time series analysis. The method considers a physiologically based linear model that takes both spatial and temporal dynamics into account and a weighting stage to modify the assumptions of the model from observations. The calculated weighting matrix is included in the cost function used to solve the dynamic inverse problem, and therefore in the Kalman filter formulation. In this way, a weighted Kalman filtering approach is proposed including a preponderance matrix. The filter’s performance (in terms of localization error) is analyzed for several SNRs. The optimal performance is achieved using the linear model with a weighting matrix computed by an inner product method

PCA-Based on Feature Extraction and Compressed Sensing for Dimensionality Reduction

Compressive sensing reduces the number of samples required to achieve acceptable reconstruction for medical diagnostics, therefore this research will implement dimensional reduction algorithms through compressed sensing for electrocardiogram signals (EKG). dimensional reduction is performed based on the fact that ECG signals can be reconstructed with linear combination coefficients with a bumpy base of small measurements with high accuracy. This study will use PCA for feature extraction on ECG signals. The data used are the ECG patient records on the website page www.physionet.org as many as 1200 with each attribute as many as 256 attributes. The total data dimension used is 1200x256, which means the data has 1200 rows and has as many as 256 columns. To show the accuracy of the dimensional reduction result, so it is performed classification on data using KNN and Naive Bayes. The classification results show that KKN can classify well with 84,02% accuracy rate and the Naive Bayes accuracy is 65,78%. for 100 dimensions The conclusion is those dimensional reductions for ECG data that have large dimensions, it still able to provide valid information like it uses the original data. Principle Component Analysis is a good method for reducing data dimensions by selecting certain features, so the dimensions of the data become smaller but still able to provide good accuracy to the reader

Identificación de firmas dinámicas por métodos no lineales usando máquinas de vectores de soporte

Los sistemas de identificación de firmas dinámicas, se utilizan para la medición y análisis de las características del ser humano (biometría), y están basados en el reconocimiento de características comportamentales, en este caso, características que tienen que ver con el movimiento intrínseco de la mano al momento de ejercer o realizar una firma manuscrita. Estos sistemas son muy utilizados y pueden desempeñarse en entornos de seguridad (Dessimoz et al., 2007), entre otros. Por consiguiente, se puede relacionar la teoría del caos con la dinámica desarrollada en un individuo para procesar las series de tiempo extraídas de la dinámica de la firma, series como; la presión, la velocidad en los ejes (x, y), la inclinación del trazo y la altitud. Este proyecto de investigación se centra en el diseño de una metodología para la identificación cerrada de firmas dinámicas usando Máquinas de Vectores de Soporte (SVM). La extracción de características se basa en técnicas de dinámica no lineal o en medidas de complejidad como: el Exponente de Hurst, la Entropía de Shannon, la Entropía de Kolmogorov, la complejidad de Lempel-Ziv y Lyapunov. Para la evaluación de la metodología se utiliza una base de datos construida por la línea de investigación MIRP, la cual está constituida por 800 firmas que representan 40 firmantes o individuos. La validación de los resultados se realiza usando técnicas de validación cruzada (cross validation). Finalmente se realiza un análisis estadístico con los resultados obtenidos de la metodología propuesta, para determinar si la utilización de las características fractales permite obtener una mejor generalización de las firmas dinámicas en estudio.Ingeniero Electrónicopregrad