Media Móvil Promedio

Media móvil Este ejemplo le enseña cómo calcular el promedio móvil de una serie de tiempo en Excel. Una gran ventaja se utiliza para suavizar las irregularidades (picos y valles) para reconocer fácilmente las tendencias. 1. En primer lugar, echemos un vistazo a nuestra serie de tiempo. 2. En la ficha Datos, haga clic en Análisis de datos. Nota: no puede encontrar el botón Análisis de datos Haga clic aquí para cargar el complemento Herramientas de análisis. 3. Seleccione Media móvil y haga clic en Aceptar. 4. Haga clic en el cuadro Rango de entrada y seleccione el rango B2: M2. 5. Haga clic en el cuadro Interval y escriba 6. 6. Haga clic en el cuadro Rango de salida y seleccione la celda B3. 8. Trazar un gráfico de estos valores. Explicación: dado que establecemos el intervalo en 6, el promedio móvil es el promedio de los 5 puntos de datos anteriores y el punto de datos actual. Como resultado, los picos y valles se suavizan. El gráfico muestra una tendencia creciente. Excel no puede calcular la media móvil para los primeros 5 puntos de datos porque no hay suficientes puntos de datos anteriores. 9. Repita los pasos 2 a 8 para el intervalo 2 y el intervalo 4. Conclusión: Cuanto mayor sea el intervalo, más se suavizarán los picos y los valles. Mínimo medio de sustracción de la plantilla para eliminar artefactos de estimulación en EEG y LFPs registrados durante la estimulación cerebral profunda EEGs y LFPs registrados durante la estimulación cerebral profunda son corrompidos por fuertes picos de artefacto. Substracción de Promedio Mínimo Ponderado para eliminar los artefactos de tipo pico en EEG y LFP. Plantilla individual para cada artefacto a ser eliminado. Método de remuestreo para reconstruir con precisión la forma del pico incluso a bajas frecuencias de muestreo. Eliminación completa de residuos de artefactos incluso más allá de 100xA0Hz. Resumen Antecedentes La estimulación cerebral profunda (DBS) es una terapia bien establecida para tratar trastornos del movimiento como la enfermedad de Parkinson. Más recientemente también se ha discutido como una terapia para ciertas enfermedades psiquiátricas. Sin embargo, durante las DBS activas, las grabaciones de potenciales de campo locales (LFP) y el electroencefalograma (EEG) pueden corromperse por artefactos sustanciales de tipo pico que necesitan ser eliminados antes de cualquier análisis. Nuevo método Aquí, presentamos un nuevo método que denominamos Substracción de Media de Movimiento (MAS) que elimina los artefactos de DBS restando las plantillas de artefacto DBS adaptativo de los datos contaminados por artefacto. En particular, hemos desarrollado una técnica de remuestreo que es más eficiente que el muestreo para una reconstrucción precisa de la forma del artefacto sin necesidad de sobre-muestrear los EEG. Resultados Al aplicar este método, podemos derivar señales no distorsionadas incluso en el caso de las bajas frecuencias de muestreo que son habituales en las grabaciones clínicas. Aplicamos la nueva técnica a 12 conjuntos de datos registrados en la superficie y en varias estructuras cerebrales de núcleo subtalámico (STN), núcleo pedúnculo pontino (PPN), Globus pallidus internus (GPi) con 7 pacientes. Nuestros resultados demuestran la supresión de la actividad relacionada con los artefactos en las frecuencias básicas y armónicas de DBS. Comparación con el (los) método (s) existente (s) La nueva técnica supera a la técnica de sustracción de plantilla no adaptativa para la eliminación de residuos de artefacto de alta frecuencia sin producir las inmersiones espectrales que se producen con los enfoques de filtro de muesca. Conclusiones La nueva técnica facilita el análisis de bandas de frecuencias más altas (actividad gamma) en LFPs y EEGs registrados durante la DBS activa. Palabras clave DBS artefact removal Moving Average Subtraction Resampling Autor de correspondencia en: Departamento de Neurología, Universidad Otto-von-Guericke, Leipziger Straszlige 44, 39120 Magdeburg, Alemania. RESUMEN: A lo largo de los siglos, la investigación sobre la medicina oriental ha sido ampliamente utilizada para sanar a muchos pacientes con enfermedades, pero Tiene las limitaciones punto tal como es difícil entender una base científica para los efectos precisamente. Recientemente, en la medicina oriental las partes de la investigación han sido activamente establecer la base científica para los centros de investigación y la demanda de médicos ha aumentado cada vez más. Entre estas investigaciones, una de medicina oriental tratamiento de la terapia, la acupuntura no tiene efectos secundarios centro de atención por la medicina occidental y la medicación. Por lo tanto, en este trabajo, para resolver estos problemas, se propone un análisis de ondas cerebrales MFCC con retroalimentación de acupuntura de punto meridiano. Fue el análisis cuantitativo de ondas cerebrales que utilizó la tecnología BCI que diseñó para el sistema de atención de enfermedades cerebrales y analizar ondas cerebrales MFCC por acupuntura de retroalimentación de punto meridiano utilizando espectrograma. El análisis cuantitativo característico de la onda cerebral utilizado la tecnología BCI puede mostrar bases científicas para la medicina oriental. El sistema de atención de enfermedades cerebrales que utiliza la retroalimentación táctil permite seleccionar el punto meridiano efectivo. Documento de la conferencia Enero 2009 Tae-Gu Kwon Jeong-Hoon Shin Ver el resumen Ocultar el resumen RESUMEN: En este artículo se describe un método de evaluación del EEG (electroencefalograma). El método propuesto utiliza un tipo de modelo no autorregresivo no lineal mediante el uso de MLP (perceptron multicapa). Los MLPs son entrenados por señales observadas por períodos cortos. Cuando se completa el entrenamiento, cada MLP puede ser pensado como un modelo de generador de EEG. Para evaluar el cambio del generador, la variación de los pesos de conexión en las MLP se obtiene mediante el análisis del componente principal. La ventaja de este método es que se necesita poca información previa en comparación con el análisis de frecuencia convencional. El método propuesto se aplicó a la detección de un período de 7 series de tareas. Como resultados de experimentos, el cambio del generador podría ser calculado como variación del segundo componente principal. Artículo Enero 2009 RESUMEN: La acupuntura, una de las áreas cruciales de la medicina oriental, se ha utilizado por algunos mil años en China, Corea, Japón para tratar varias enfermedades. Recientemente, la aplicación de la acupuntura a la terapia de trastorno cerebral, como el accidente cerebrovascular, la enfermedad de Alzheimer, ha llegado a la luz de las atenciones ya que no causa ningún efecto secundario resultante de la cirugía y la ingesta de drogas en la medicina occidental. Sin embargo, la acupuntura de la medicina oriental, una técnica médica basada en la experiencia y la teoría, no ha sido validada científicamente. Por lo tanto, la eficacia de la acupuntura en el tratamiento de la enfermedad necesita ser apoyada científicamente como la medicina occidental que se basa en el terreno científico. Para buscar las medidas que pueden hacer frente a estos requerimientos, se analizaron las características del electroencefalograma (EEG) dependiendo del cambio en la célula nerviosa y el flujo sanguíneo cerebral aplicando la acupuntura a 10 puntos de la palma, el área de estimulación manual Pinchado por la aguja de acupuntura) para tratar el trastorno cerebral en la medicina oriental, a través de la tecnología BCI (Brain Computer Interface). Sobre esa base, la eficacia de la acupuntura y la duración de la eficacia de la acupuntura basada en la estimulación con aguja de acupuntura en los puntos de acupuntura se pretendía analizar en relación con la estimulación del punto de acupuntura 2,3,4. Documento de la Conferencia Enero 2010 Parque Jeong-Hoon Shin Dae-Hyeon