Анализ временных рядов в саморегулирующихся системах

В работе описан новый подход к анализу временных рядов количественных параметров сигналов функциональной диагностики. Введена нормализация измеренных значений, которая уменьшает влияние индивидуальных различий при сравнении данных разных пациентов. Кроме того, нормализация позволяет строить правила классификации на основе многомерной статистики и точнее проводить различия между разнородными группами. Эффективность алгоритмов нормализации проверена на временных рядах длительностей сердечных циклов, систолического выброса и периферического сосудистого сопротивления. Мы предлагаем использовать этот подход для анализа временных рядов количественных параметров других саморегулирующихся систем.

Time series analysis in self-regulating systems

This paper describes a new approach to time series analysis of quantitative parameters of functional diagnostics signals. The normalization of measured values is introduced, which reduces the influence of individual differences when comparing data of different patients In addition, the normalization allows to build classification rules based on multivariate statistics and draw distinctions between heterogeneous groups more precisely. The effectiveness of normalization algorithms tested on the time series of durations of cardiac cycles, systolic output and peripheral vascular resistance. We suggest using this approach for time series analysis of quantitative parameters of other self-regulating systems.