Concordances from the Ingeniería corpus
promedio y la desviacion estandar , ∆t es el intervalo de tiempo correspondiente a N
muestras
. Los parametros p y N fueron escogidos a traves de una etapa de seleccion
el clasificador pueda clasificar el inicio del movimiento , variando de 10 a 200
muestras
, con un incremento de 5 . Las muestras clasificadas correctamente en secuencia
, variando de 10 a 200 muestras , con un incremento de 5 . Las
muestras
clasificadas correctamente en secuencia fueron consideradas como un positivo . Esta
clasificador . El inicio de la clasificacion de movimiento se refiere a la primera
muestra
de las ventanas que est´en por encima del umbral . Deteccion de la intencion
1999 ) . Este metodo consiste en elevar las señales al cuadrado obteniendo las
muestras
de energ´ıa . Se calcula la media de la energia de todas las ´epocas y
frecuencias espec´ıficas en la banda µ , con una resolucion de 0 , 125Hz por
muestra
. Estas caracter´ısticas generan funciones que se llaman discriminantes de las
c´alculo de la diferencia entre los discriminantes se utilizaron ventanas de 100
muestras
superpuestas , con un desfase de 1 a 1 muestra entre las ventanas .
se utilizaron ventanas de 100 muestras superpuestas , con un desfase de 1 a 1
muestra
entre las ventanas . Las frecuencias que representan las mayores diferencias de
movimiento Inicio del movimiento Periodo de tiempo dependiente del sujeto
Muestras
descartadas debido a la sincronización ( a ) ( b ) Figura
en cada ventana . Como se mencion´o anteriormente , se utilizaron ventanas de 100
muestras
con un desfase de 1 a 1 muestra entre las ventanas . El termino var
anteriormente , se utilizaron ventanas de 100 muestras con un desfase de 1 a 1
muestra
entre las ventanas . El termino var representa la aplicacion de la varianza al argumento
con un incremento de 1 y el periodo refractario que vari´o de 2 a 20
muestras
con incrementos de 1 , clasificados correctamente en secuencia para considerar un
positivo . El inicio de la clasificaci´on de movimiento se refiere a la primera
muestra
de las ventanas que est´en por encima del umbral . El entrenamiento y la
al uso de un periodo refractario de deteccion que se inicia a partir de la
muestra
actual en la que fue detectada la señal , hasta la muestra anterior en donde
partir de la muestra actual en la que fue detectada la señal , hasta la
muestra
anterior en donde la misma se produjo . Este retraso no influye en el procesamiento
la heterogeneidad y variabilidad en la metodología utilizada . También con las
muestras
, o los factores genéticos y ambientales de las poblaciones estudiadas . A nivel
características . Permite obtener la correlación existente en un número determinado de
muestras
en función de la relación de sus variables ( atributos o características ) , cambiando
características de entrada sobre un repositorio de 23 individuos enfermos y 7 sanos . Las
muestras
del repositorio han sido obtenidas mediante un registro de voz . Los ratios obtenidos
consiguieron mediante IMUs para la medida de aceleración y velocidad del brazo , sobre una
muestra
de 14 individuos enfermos y 7 sujetos sanos . De igual modo , en Lingmai et al
kernel gaussiano . En este caso la medida de aceleración de las manos de una
muestra
total de 25 sujetos . En la sección de conclusiones expondremos los resultados obtenidos
partir de las series temporales se contó inicialmente con una base de datos de 93
muestras
válidas , a partir de 7 pacientes con temblor esencial , 23 pacientes
es muy superior al total de pacientes . También se quiere hacer constar que las
muestras
disponibles cuentan con numerosos ensayos de diferentes patrones , y puesto que se
dinámicos , también en cada clase se dispone de un número más que suficiente de
muestras
. Por hacer una comparativa con otros estudios realizados , el número de pacientes
como ya se mencionó en Soleimanian et al . ( 2013 ) contaron con una
muestra
de 23 enfermos de Párkinson y 7 sanos , trabajando únicamente en la clasificación
En Patrick et al . ( 2012 ) el estudio mostrado se apoya en una
muestra
de 14 enfermos y 7 la caracterización entre EP y ET . En Lingmai et
problema de la clasificación entre enfermos de Párkinson y temblor esencial , con una
muestra
total de 25 sujetos . Teniendo en cuenta lo comentado , el total de muestras
muestra total de 25 sujetos . Teniendo en cuenta lo comentado , el total de
muestras
con las que hemos realizado el estudio no difiere significativamente de las referenciadas
Las SVMs poseen una gran capacidad para aprender a partir de un conjunto de N
muestras
experimentales , llamado conjunto de entrenamiento : un vector de n
la clase { 1 } ( cid : 114 ) a la que pertenece cada
muestra
. El objetivo es encontrar la función subyacente o Regla de Clasificación f R (
: 114 ) que separe los datos en dos clases y que clasifique correctamente nuevas
muestras
pertenecientes al conjunto de . Se asume que las muestras se generan prueba , es decir
clasifique correctamente nuevas muestras pertenecientes al conjunto de . Se asume que las
muestras
se generan prueba , es decir de forma independiente de acuerdo a una distribución
En base a la notación de la figura 3 , existen dos hiperplanos que definen las
muestras
fronterizas de cada 1 , que son paralelos al HSO clase :
de separación . Para tener bajo control la dimensión del margen y el número de
muestras
mal clasificadas se introduce un parámetro C como variable de regularización que
hiperplano buscado , es necesario imponer restricciones para que el hiperplano las
muestras
correctamente , es decir , que las muestras sobre el sean clasificados como una
restricciones para que el hiperplano las muestras correctamente , es decir , que las
muestras
sobre el sean clasificados como una clase ( " +1 " ) hiperplano
como una clase ( " +1 " ) hiperplano 1 y que todas las
muestras
bajo el hiperplano w x b pertenezcan a la otra clase ( " - 1
acción hace que la frecuencia deje de ser un buen diferenciador .
Muestras
de la base de datos Figura 7 . Rango de frecuencias del temblor .
es más amplio en comparación con el temblor fisiológico . Procedimiento : Las
muestras
que se consideraron para el estudio se indican en el resumen de la tabla
tabla 3 . Tabla 3 : Datos utilizados en el estudio
Muestras
( cid : 3 ) de ( cid : 3 ) la ( cid :
Modelo del clasificador SVM para el método 1 . mucho mayor en las
muestras
de EP , tal y como se muestra en la tabla 6 . Tabla
para las dos primeras componentes . 1ª Comp . 2ª Comp .
Muestras
TE Muestras EP Figura 8 . Clasificación Temblor Fisiológico vs Temblor patológico
dos primeras componentes . 1ª Comp . 2ª Comp . Muestras TE
Muestras
EP Figura 8 . Clasificación Temblor Fisiológico vs Temblor patológico .
Fisiológico vs Temblor patológico . La figura 10 representa la distribución de las
muestras
de EP y TE con respecto a sus centroides . Figura 9 . Clasificación Temblor
atípicos , para identificarlos empleó el coeficiente de Curtosis . Procedimiento : Las
muestras
iniciales que forman el conjunto de datos se indica en la tabla 5 . Tabla
indica en la tabla 5 . Tabla 5 : Datos utilizados en el estudio
Muestras
( cid : 3 ) de ( cid : 3 ) la ( cid :
EP ) Esencial ( TE ) Figura 10 . Representación de las
muestras
con valores atípicos . En la figura 11 se muestra la nueva distribución después
distribución después de eliminar los atípicos . Figura 11 . Representación de las
muestras
sin valores atípicos . Se generaron los vectores de 26 características , de las
Mediante la distancia de Mahalanobis y el coeficiente de Curtosis , se seleccionaron las
muestras
más representativas de Figura 14 . Clasificación Temblor Patológico vs Temblor
se optó por una tercera configuración , en donde se tomaron cada una de las
muestras
de cada prueba como vector de entrada con lo que se disminuyó la dimensión del
3 ensayos se siguió la misma metodología que la anterior . Se consideró a cada
muestra
de cada prueba como un vector de entrada , pero analizando por separado a las
y se alcance un error en la clasificación del 0 % . Con 123
muestras
en el ensayo 3 el modelo implementado con un kernel Gaussiano RBF alcanza un error
vs EP , es decir se produjo un fallo de clasificación en sólo 4 de las
muestras
, por lo que se puede concluir que este modelo es excelente . En
los materiales de las vigas de un mismo nivel . Es importante observar que las
muestras
correspon - dientes a cada nivel son independientes . Esta consideración se debe
edificio para la misma tipología estructural [ 40 ] . Posteriormente , se han generado
muestras
aleatorias de las pro - piedades mecánicas de los materiales y se han realizado
0 , 1 g . Se ha utilizado el método del hipercubo latino para generar
muestras
aleatorias de las propiedades de los materiales y la combinación de estas con los
alcanzado como a la disipación de energía histerética . La siguiente ecuación
muestra
cómo se calcula el índice de da˜no de Park y Ang a nivel de elementos
los valores de la tabla 1 , se han generado 1 . 000 grupos de
muestras
con distribución gaussiana , considerando la variabilidad espacial de la misma forma
ante los resultados de los ensayos presentados por Kalifa [ 18 ] , realizados con
muestras
de hormigón de 30× 30× 12 cm3 . En estos ensayos se aplicó una temperatura