Abstract-Automatisk analys av biomedicinska tidsserier som elektroencefalogram (EEG) och elektrokardiografiska (EKG) signaler har väckt stort intresse i samhället för biomedicinsk teknik på grund av dess viktiga tillämpningar inom medicin. I detta arbete, en enkel men effektiv bag-of-words representation som kan fånga både lokal och global struktur likhet information föreslås för biomedicinsk tidsserie representation. I likhet med den bag-of-word-modell som används i textdokumentdomänen behandlar den föreslagna metoden en tidsserie som ett textdokument och extraherar lokala segment från tidsserien som ord. Den biomedicinska tidsserien representeras sedan som ett histogram av kodord, där varje post är räkningen av ett kodord som visas i tidsserien. Även om den tidsmässiga ordningen för de lokala segmenten ignoreras, kan bag-of-words representation fånga hög nivå strukturell information eftersom både lokal och global strukturell information används väl. Prestandan hos påse-of-words modellen är validerad på tre datauppsättningar extraherade från verkliga EEG- och EKG-signaler. De experimentella resultaten visar att den föreslagna metoden inte bara är okänslig för parametrar i bag-of-words-modellen såsom lokal segmentlängd och kodbok storlek, men också robust för buller.
Vektorer av Diskrete Wavelet Transform (DWT) funktioner från vart och ett av de lokala segmenten används i BoF ramverk för EEG och EKG klassificering REF.
Bag-of-Words Representation for Biomedical Time Series Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}