Estimación mejorada de modelos AR multivariados en el análisis de señales EEG



Document title: Estimación mejorada de modelos AR multivariados en el análisis de señales EEG
Journal: Revista de ingeniería. Universidad de los Andes
Database: PERIÓDICA
System number: 000363078
ISSN: 0121-4993
Authors: 1
1
1
Institutions: 1Universidad Nacional de Colombia, Grupo de Reconocimiento y Procesamiento de Señales, Manizales, Caldas. Colombia
Year:
Season: Ene-Jun
Number: 38
Pages: 20-26
Country: Colombia
Language: Español
Document type: Artículo
Approach: Analítico, descriptivo
Spanish abstract Se propone una metodología para mejorar la estimación de las matrices de parámetros de los modelos autorregresivos multivariados, utilizando representación en espacio de estados y el filtro de Kalman, para mejorar la precisión de los parámetros estimados, con un bajo costo computacional. Se consideran dos métodos de adaptación de las matrices de covarianza del filtro de Kalman, para mejorar la velocidad de convergencia conservando la precisión del estimador. Se hacen pruebas sobre datos simulados, sobre una base de datos de electroencefalogramas y también se hacen pruebas de la efectividad de la metodología. La con­tribución está dada en términos de la precisión de los pará­metros estimados y el tiempo de estimación, que se reduce hasta en un 40% con un error cuadrático medio de 3%
Disciplines: Ingeniería,
Medicina
Keyword: Diagnóstico,
Neurología,
Electroencefalografía,
Ingeniería biomédica,
Filtro Kalman,
Modelo autorregresivo multivariado,
Recocido simulado
Keyword: Engineering,
Medicine,
Diagnosis,
Neurology,
Electroencephalography,
Biomedical engineering,
Kalman filter,
Multivariate autoregressive model,
Simulated annealing
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