×

噪声时间序列中模式的检测。 (英语) Zbl 0974.62078号

小结:在工效学研究项目的背景下,监测两到三个小时的肌电信号会产生长时间的噪声时间序列,并使用运行中值对其进行平滑处理。作者开发的测试表明,平滑时间序列显示的模式不是平滑白噪声的伪影。事实上,平滑后的序列显示出振幅波动和短期相关性,这些波动和相关性大于将运行中位数应用于独立、相同分布数据所获得的波动和短期相关。关键思想是将数据简化为二进制信号。

MSC公司:

62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等(GARCH)
62E20型 统计学中的渐近分布理论
62克10 非参数假设检验
94A99型 通信、信息
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部 链接

参考文献:

[1] 蔡,关联下分位数的平滑估计,《统计学与概率快报》36页275–(1997)·Zbl 0946.62039号
[2] 考克斯,《一系列事件的统计分析》。(1966) ·Zbl 0148.14005号 ·doi:10.1007/978-94-011-7801-3
[3] DeLuca,人类局部肌肉疲劳的肌电表现,《CRC生物医学工程评论》11,第251页–(1985)
[4] C.J.DeLuca(1998)。活的运动单元——一次只理解一个脉冲。主旨演讲(Basmajian讲座),《国际电生理运动学学会第十二届大会论文集》,第2-8页。
[5] Hagg,《持续收缩时肌电频谱变化指数的解释》,《应用生理学杂志》73页1211–(1992)
[6] 霍尔,关于依赖数据的样本重用方法,《皇家统计学会期刊》B辑58页727页–(1996)·Zbl 0860.62037号
[7] JöSrgensen,长时间低水平静态收缩期间的肌电图和疲劳,《欧洲应用生理学杂志-职业生理学》57页316–(1988)
[8] Kedem,二进制时间序列。(1980) ·Zbl 0424.62062号
[9] 肯德尔,《时间序列》。(1990) ·Zbl 0744.62125号
[10] 雷曼兄弟,测试统计假设。(1959)
[11] L.McLean、M.A.Tingley、R.N.Scott和J.Rickards(1998年)。长时间计算机终端工作期间的肌肉疲劳测量,有无“微断裂”。未发布的通信。
[12] 麦克莱恩,长时间计算机终端工作期间的肌电信号测量,《肌电图与运动学杂志》10第33页–(2000)
[13] 麦克莱恩,《计算机终端工作和微生物破碎的益处》,《应用人类工效学》32,第225页–(2001年)
[14] R.Merletti、G.Balestra和M.Knaflitz(1989)。基于FFT的算法对肌电信号谱参数估计的影响。IEEE第11届医学和生物学工程年会会议记录,西雅图,华盛顿州,第1024-1025页。
[15] Merletti,表面肌电信号处理进展:第1部分,医学和生物工程与计算33 pp 362–(1995)
[16] Rootzen,稳定过程移动平均值的极值,概率年鉴6第847页–(1978)·兹伯利0394.600025
[17] Stuart,Kendall的高级统计理论1(1987)
[18] Tamaki,长时间低水平收缩期间协同肌肉的交替活动,《应用生理学杂志》84页,1943–(1998)
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。