Metodología para evaluar el difeomorfismo de un atractor caótico usando el filtro de kalman en señales fisiológicas

  • Carolina Ospina-Aguirre Ingeniera Electrónica. Estudiante de maestría en Ingeniería con énfasis en Automatización Industrial. Universidad Nacional de Colombia Sede Manizales
  • Luis D. Avendaño-Valencia Ingeniero Electrónico. Estudiante de maestría en Ingeniería con énfasis en Automatización Industrial. Universidad Nacional de Colombia Sede Manizales
  • Edilson Delgado-Trejos Ingeniero Electrónico. M. Sc. en Automatización Industrial. Ph. D. en ingeniería LI Automática. Académico Investigador del Centro de Investigación, INSTITUTO TECNOLÓGICO METROPOLITANO. Medellín
  • Germán Castellanos-Domínguez Ingeniero en Telecomunicaciones. Ph. D. En Ingeniería. Profesor asociado al Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Computación de la Universidad Nacional de Colombia Sede Manizales
Keywords: Embedding, dynamics nonlinear, attactors and filter of Kalman.

Abstract

In order to characterize physiological signals, which may have highly nonlinear structures, it’s common to use methodologies derived from fractal techniques that make part of complexity analysis. This work proposes is proposed an evaluation function based on measuring the capacity of prediction of a neural network trained with Kalman filter to predict points in a reconstructed state space attractor, so measuring the quality of the attractor from a onedimensional signal. We propose use of statistic measures such as Kullback –Leibler, Kolmogorov-Smirnov and Hellinger to determine difference between the embedded statistic structure in the predicted points and the original signal points. Results were obtained on attractor reconstruction from ECG signals of MIT-BIH database and EEG signals obtained from Clinic for Epileptologie Epileptologie Bonn University database. In this way, it was possible to evaluate the prediction capacity corresponding to reconstruct attractors from records, from which we concluded that an attractor with high capacity of time series prediction implies good embedding properties in state space.

Author Biographies

Carolina Ospina-Aguirre, Ingeniera Electrónica. Estudiante de maestría en Ingeniería con énfasis en Automatización Industrial. Universidad Nacional de Colombia Sede Manizales

Ingeniera Electrónica. Estudiante de maestría en Ingeniería con énfasis en
Automatización Industrial. Universidad Nacional de Colombia Sede Manizales

Luis D. Avendaño-Valencia, Ingeniero Electrónico. Estudiante de maestría en Ingeniería con énfasis en Automatización Industrial. Universidad Nacional de Colombia Sede Manizales

Ingeniero Electrónico. Estudiante de maestría en Ingeniería con énfasis en
Automatización Industrial. Universidad Nacional de Colombia Sede Manizales

Edilson Delgado-Trejos, Ingeniero Electrónico. M. Sc. en Automatización Industrial. Ph. D. en ingeniería LI Automática. Académico Investigador del Centro de Investigación, INSTITUTO TECNOLÓGICO METROPOLITANO. Medellín

Ingeniero Electrónico. M. Sc. en Automatización Industrial. Ph. D. en ingeniería LI Automática. Académico Investigador del Centro de Investigación, INSTITUTO
TECNOLÓGICO METROPOLITANO. Medellín

Germán Castellanos-Domínguez, Ingeniero en Telecomunicaciones. Ph. D. En Ingeniería. Profesor asociado al Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Computación de la Universidad Nacional de Colombia Sede Manizales

Ingeniero en Telecomunicaciones. Ph. D. En Ingeniería. Profesor asociado al
Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Computación de la Universidad Nacional de Colombia Sede Manizales

How to Cite
[1]
C. Ospina-Aguirre, L. D. Avendaño-Valencia, E. Delgado-Trejos, and G. Castellanos-Domínguez, “Metodología para evaluar el difeomorfismo de un atractor caótico usando el filtro de kalman en señales fisiológicas”, TecnoL., no. 21, pp. 31-48, Dec. 2008.

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Published
2008-12-07
Section
Articles
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