ABSTRACT Tillväxten av mobila enheter har gett betydande möjligheter att utveckla vårdappar baserat på den mobila enhetens förmåga att samla in data. Tyvärr är datainsamlingen ofta intermittent. Saknade data innebär betydande utmaningar för trendanalys av tidsserier. Raka metoder som består av att komplettera saknade data med konstanta eller nollvärden eller med linjära trender kan allvarligt försämra kvaliteten på trendanalysen. I detta dokument presenterar vi ett robust adaptivt tillvägagångssätt för att upptäcka trenderna från fragmenterade tidsserier. Det tillvägagångssätt som föreslås i detta dokument bygger på den trendanalysalgoritm för adaptiv splinefiltrering (HASF) som bygger på hypotestestning och som kan ta hänsyn till icke-uniform provtagning och som därför är robust i förhållande till saknade data. HASF anpassar noderna av spline baserat på hypotes testning och variansminimering, vilket ökar dess robusthet. Ytterligare förbättring uppnås genom att fylla luckor genom data som uppskattas i en tidigare trendanalys, som tillhandahålls av HSF självt. Tre varianter för att fylla luckorna i saknade data beaktas, varav det bästa verkar bestå i att fylla betydligt stora luckor med linjära splines matchade för kontinuitet och jämnhet med kubik splines täcker datadense regioner. Små luckor ignoreras och åtgärdas av den underliggande kubik spline montering. Slutligen, de befintliga mätningarna viktas efter deras betydelse genom att helt enkelt överföra betydelsen av de saknade data till sina befintliga grannar. Metoderna illustreras och utvärderas med hjälp av pulsdata, blodtrycksdata och bullriga sindatamängder.
Referens REF använder hypotestestbaserad adaptiv splinefiltreringsalgoritm (HASF) för att upptäcka trenderna i fragmenterade tidsserier för mHealth Apps, som kan ta emot icke-uniform provtagning och därför i sig är robust för saknade data.
Trend Analysis of Fragmented Time Series for mHealth Apps: Hypothesis Testing Based Adaptive Spline Filtering Method With Importance Weighting
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}