Detección de bordes en secuencias de rango continuo
- Autores
- Aguirre Varela, Guillermo Gabriel; Ré, M. A.; López, N. M.
- Año de publicación
- 2018
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- artículo
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Se presenta un método para la detección de bordes de dominio o cambios de estacionariedad en secuencias de valores de rango continuo como los obtenidos en Electromiografía (EMG) o en registros de Electroencefalograma (EEG). La detección del cambio de estacionariedad en una secuencia temporal como las mencionadas presenta interés para el reconocimiento del comienzo de una contracción muscular en EMG o del comienzo y propagación de una crisis epiléptica en el análisis del registro del EEG. El punto de segmentación en una serie temporal se corresponde con la posición en la serie a partir de la cual cambian las propiedades estadísticas de los valores que la conforman. El método aquí propuesto se basa en el cálculo de la divergencia de Jensen-Shannon (DJS) entre los segmentos que forman la secuencia. La DJS es una medida de distancia entre distribuciones de probabilidad y para su evaluación aproximamos las distribuciones que corresponden a cada segmento por el método del kernel de densidad.Para la aplicación del método se elige una posición en la secuencia como punto de segmentación y se calcula la DJS entre las distribuciones asociadas a las sub-secuencias que quedan así definidas. Se repite este proceso para cada posición en la secuencia y se identifica el punto de segmentación con la posición que arroja el valor máximo para la DJS
Fil: Aguirre Varela, Guillermo Gabriel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Física Enrique Gaviola. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Física Enrique Gaviola; Argentina
Fil: Ré, M. A.. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina
Fil: López, N. M.. Universidad Nacional de San Juan; Argentina - Materia
-
DIVERGENCIA DE JENSEN SHANNON
ANÁLISIS DE SECUENCIAS
SEGMENTACIÓN - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
.jpg)
- Institución
- Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
- OAI Identificador
- oai:ri.conicet.gov.ar:11336/91727
Ver los metadatos del registro completo
| id |
CONICETDig_c51ce9f9e60811424fe4caff44ac669d |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:ri.conicet.gov.ar:11336/91727 |
| network_acronym_str |
CONICETDig |
| repository_id_str |
3498 |
| network_name_str |
CONICET Digital (CONICET) |
| spelling |
Detección de bordes en secuencias de rango continuoEdge detection in continuous-rangeAguirre Varela, Guillermo GabrielRé, M. A.López, N. M.DIVERGENCIA DE JENSEN SHANNONANÁLISIS DE SECUENCIASSEGMENTACIÓNhttps://purl.org/becyt/ford/1.3https://purl.org/becyt/ford/1Se presenta un método para la detección de bordes de dominio o cambios de estacionariedad en secuencias de valores de rango continuo como los obtenidos en Electromiografía (EMG) o en registros de Electroencefalograma (EEG). La detección del cambio de estacionariedad en una secuencia temporal como las mencionadas presenta interés para el reconocimiento del comienzo de una contracción muscular en EMG o del comienzo y propagación de una crisis epiléptica en el análisis del registro del EEG. El punto de segmentación en una serie temporal se corresponde con la posición en la serie a partir de la cual cambian las propiedades estadísticas de los valores que la conforman. El método aquí propuesto se basa en el cálculo de la divergencia de Jensen-Shannon (DJS) entre los segmentos que forman la secuencia. La DJS es una medida de distancia entre distribuciones de probabilidad y para su evaluación aproximamos las distribuciones que corresponden a cada segmento por el método del kernel de densidad.Para la aplicación del método se elige una posición en la secuencia como punto de segmentación y se calcula la DJS entre las distribuciones asociadas a las sub-secuencias que quedan así definidas. Se repite este proceso para cada posición en la secuencia y se identifica el punto de segmentación con la posición que arroja el valor máximo para la DJSFil: Aguirre Varela, Guillermo Gabriel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Física Enrique Gaviola. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Física Enrique Gaviola; ArgentinaFil: Ré, M. A.. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; ArgentinaFil: López, N. M.. Universidad Nacional de San Juan; ArgentinaAsociación Física Argentina2018-12info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11336/91727Aguirre Varela, Guillermo Gabriel; Ré, M. A.; López, N. M.; Detección de bordes en secuencias de rango continuo; Asociación Física Argentina; Anales AFA; 29; 12-2018; 69-720327-358X1850-1168CONICET DigitalCONICETspainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://anales.fisica.org.ar/journal/index.php/analesafa/article/view/2201info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/reponame:CONICET Digital (CONICET)instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas2025-10-29T11:23:32Zoai:ri.conicet.gov.ar:11336/91727instacron:CONICETInstitucionalhttp://ri.conicet.gov.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://ri.conicet.gov.ar/oai/requestdasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:34982025-10-29 11:23:32.567CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicasfalse |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Detección de bordes en secuencias de rango continuo Edge detection in continuous-range |
| title |
Detección de bordes en secuencias de rango continuo |
| spellingShingle |
Detección de bordes en secuencias de rango continuo Aguirre Varela, Guillermo Gabriel DIVERGENCIA DE JENSEN SHANNON ANÁLISIS DE SECUENCIAS SEGMENTACIÓN |
| title_short |
Detección de bordes en secuencias de rango continuo |
| title_full |
Detección de bordes en secuencias de rango continuo |
| title_fullStr |
Detección de bordes en secuencias de rango continuo |
| title_full_unstemmed |
Detección de bordes en secuencias de rango continuo |
| title_sort |
Detección de bordes en secuencias de rango continuo |
| dc.creator.none.fl_str_mv |
Aguirre Varela, Guillermo Gabriel Ré, M. A. López, N. M. |
| author |
Aguirre Varela, Guillermo Gabriel |
| author_facet |
Aguirre Varela, Guillermo Gabriel Ré, M. A. López, N. M. |
| author_role |
author |
| author2 |
Ré, M. A. López, N. M. |
| author2_role |
author author |
| dc.subject.none.fl_str_mv |
DIVERGENCIA DE JENSEN SHANNON ANÁLISIS DE SECUENCIAS SEGMENTACIÓN |
| topic |
DIVERGENCIA DE JENSEN SHANNON ANÁLISIS DE SECUENCIAS SEGMENTACIÓN |
| purl_subject.fl_str_mv |
https://purl.org/becyt/ford/1.3 https://purl.org/becyt/ford/1 |
| dc.description.none.fl_txt_mv |
Se presenta un método para la detección de bordes de dominio o cambios de estacionariedad en secuencias de valores de rango continuo como los obtenidos en Electromiografía (EMG) o en registros de Electroencefalograma (EEG). La detección del cambio de estacionariedad en una secuencia temporal como las mencionadas presenta interés para el reconocimiento del comienzo de una contracción muscular en EMG o del comienzo y propagación de una crisis epiléptica en el análisis del registro del EEG. El punto de segmentación en una serie temporal se corresponde con la posición en la serie a partir de la cual cambian las propiedades estadísticas de los valores que la conforman. El método aquí propuesto se basa en el cálculo de la divergencia de Jensen-Shannon (DJS) entre los segmentos que forman la secuencia. La DJS es una medida de distancia entre distribuciones de probabilidad y para su evaluación aproximamos las distribuciones que corresponden a cada segmento por el método del kernel de densidad.Para la aplicación del método se elige una posición en la secuencia como punto de segmentación y se calcula la DJS entre las distribuciones asociadas a las sub-secuencias que quedan así definidas. Se repite este proceso para cada posición en la secuencia y se identifica el punto de segmentación con la posición que arroja el valor máximo para la DJS Fil: Aguirre Varela, Guillermo Gabriel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Física Enrique Gaviola. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Física Enrique Gaviola; Argentina Fil: Ré, M. A.. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina Fil: López, N. M.. Universidad Nacional de San Juan; Argentina |
| description |
Se presenta un método para la detección de bordes de dominio o cambios de estacionariedad en secuencias de valores de rango continuo como los obtenidos en Electromiografía (EMG) o en registros de Electroencefalograma (EEG). La detección del cambio de estacionariedad en una secuencia temporal como las mencionadas presenta interés para el reconocimiento del comienzo de una contracción muscular en EMG o del comienzo y propagación de una crisis epiléptica en el análisis del registro del EEG. El punto de segmentación en una serie temporal se corresponde con la posición en la serie a partir de la cual cambian las propiedades estadísticas de los valores que la conforman. El método aquí propuesto se basa en el cálculo de la divergencia de Jensen-Shannon (DJS) entre los segmentos que forman la secuencia. La DJS es una medida de distancia entre distribuciones de probabilidad y para su evaluación aproximamos las distribuciones que corresponden a cada segmento por el método del kernel de densidad.Para la aplicación del método se elige una posición en la secuencia como punto de segmentación y se calcula la DJS entre las distribuciones asociadas a las sub-secuencias que quedan así definidas. Se repite este proceso para cada posición en la secuencia y se identifica el punto de segmentación con la posición que arroja el valor máximo para la DJS |
| publishDate |
2018 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2018-12 |
| dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 info:ar-repo/semantics/articulo |
| format |
article |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/11336/91727 Aguirre Varela, Guillermo Gabriel; Ré, M. A.; López, N. M.; Detección de bordes en secuencias de rango continuo; Asociación Física Argentina; Anales AFA; 29; 12-2018; 69-72 0327-358X 1850-1168 CONICET Digital CONICET |
| url |
http://hdl.handle.net/11336/91727 |
| identifier_str_mv |
Aguirre Varela, Guillermo Gabriel; Ré, M. A.; López, N. M.; Detección de bordes en secuencias de rango continuo; Asociación Física Argentina; Anales AFA; 29; 12-2018; 69-72 0327-358X 1850-1168 CONICET Digital CONICET |
| dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://anales.fisica.org.ar/journal/index.php/analesafa/article/view/2201 |
| dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ |
| dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf application/pdf |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
Asociación Física Argentina |
| publisher.none.fl_str_mv |
Asociación Física Argentina |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:CONICET Digital (CONICET) instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas |
| reponame_str |
CONICET Digital (CONICET) |
| collection |
CONICET Digital (CONICET) |
| instname_str |
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas |
| repository.name.fl_str_mv |
CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas |
| repository.mail.fl_str_mv |
dasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.ar |
| _version_ |
1847426192037117952 |
| score |
13.10058 |