Finite Sample FPE and AIC Criteria for Autoregressive Model Order Selection Using Same-Realization Predictions

A new theoretical approximation for expectation of the prediction error is derived using the same-realization predictions. This approximation is derived for the case that the Least-Squares-Forward (LSF) method (the covariance method) is used for estimating the parameters of the autoregressive (AR) model. This result is used for obtaining modified versions of the AR order selection criteria FPE and AIC in the finite sample case. The performance of these modified criteria is compared with other same-realization AR order selection criteria using simulated data. The results of this comparison show that the proposed criteria have better performance

SleepLab V.2.0: plataforma integrada de teste de algoritmos para classificação não supervisionada do sono

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia BiomédicaO sono é definido como um estado inconsciente a partir do qual uma pessoa pode ser despertada por estímulos sensoriais ou outros. Como tal, é um processo fisiológico bem estruturado e organizado sendo visto como uma ferramenta fundamental no diagnóstico e investigação de distúrbios neurológicos. A maioria dos conhecimentos dos ritmos do sono obteve-se através da polissomnografia onde é registada uma sucessão de ondas cerebrais cíclicas de diferentes amplitudes e frequências, movimentos oculares e mudanças de tónus muscular. Assim, a classificação do sono é efectuada com base na inspecção visual do sinal electroencefalográfico rotulando-se cada época como um estado, sendo um processo demorado e dispêndioso. Este projecto é uma contribuição para a classificação automática do sono. Para tal, foi desenvolvida uma plataforma (SleepLab v.2.0), onde é possível efectuar o carregamento do sinal electroencefalográfico proveniente de alguns dos eléctrodos ou derivação recomendada pela AASM ou à escolha do utilizador, executando-se depois uma classificação automática do sono através da distância de Itakura-Saito e de Itakura e a detecção de fusos através da aplicação da Transformada Wavelet Contínua. Assim, quanto maior for a distância entre a época em análise e o template Acordado, num estado mais profundo do sono estará o paciente. Com este trabalho pretende-se contribuir para o desenvolvimento de uma ferramenta capaz de classificar o sono sem supervisão, evitando-se o dispêndio de tempo em tal tarefa e obtendo-se uma eficácia superior em relação às existentes actualmente. Posto isto, a plataforma existente alia o campo da medicina do sono à investigação científica, permitindo uma visualização de sinais em intervalos de tempo à escolha, análise de sinais unipolares ou de derivações e ainda estudo de neuropatologias que são identificáveis com o sono. Como tal, trata-se de uma plataforma de desenvolvimento aberta a novas adições em termos de algoritmos e opçõe