APPLICATION OF THE ADAPTIVE PRINCIPAL COMPONENT EXTRACTION (APEX) ALGORITHM FOR SIGNAL DIMENSION REDUCTION

Технические и естественные науки: сборник избранных статей по материалам Международной научной конференции (Санкт-Петербург, Апрель 2021) Pub Date : 1900-01-01 DOI:10.37539/tns296.2021.60.39.006

Наталия Владимировна Самойленко

{"title":"APPLICATION OF THE ADAPTIVE PRINCIPAL COMPONENT EXTRACTION (APEX) ALGORITHM FOR SIGNAL DIMENSION REDUCTION","authors":"Наталия Владимировна Самойленко","doi":"10.37539/tns296.2021.60.39.006","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"В работе рассмотрено применение алгоритма адаптивного извлечения главных компонент (APEX) для понижения размерности массива данных. Данный алгоритм является нейросетевым алгоритмом обучения без учителя и использует как прямые, так и обратные связи. Проведено исследование эффективности алгоритма APEX для сокращения размерности сигнала, полученного при поверхностном ЭКГ-картировании.\n The paper considers the use of the adaptive principal component extraction (APEX) algorithm to reduce the dimension of the data array. This algorithm is a neural network algorithm for unsupervised learning and uses both forward and backward connections. The study of the efficiency of the APEX algorithm for reducing the dimensionality of the signal obtained by surface ECG mapping was carried out.","PeriodicalId":348157,"journal":{"name":"Технические и естественные науки: сборник избранных статей по материалам Международной научной конференции (Санкт-Петербург, Апрель 2021)","volume":"39 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"1900-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Технические и естественные науки: сборник избранных статей по материалам Международной научной конференции (Санкт-Петербург, Апрель 2021)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.37539/tns296.2021.60.39.006","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

В работе рассмотрено применение алгоритма адаптивного извлечения главных компонент (APEX) для понижения размерности массива данных. Данный алгоритм является нейросетевым алгоритмом обучения без учителя и использует как прямые, так и обратные связи. Проведено исследование эффективности алгоритма APEX для сокращения размерности сигнала, полученного при поверхностном ЭКГ-картировании. The paper considers the use of the adaptive principal component extraction (APEX) algorithm to reduce the dimension of the data array. This algorithm is a neural network algorithm for unsupervised learning and uses both forward and backward connections. The study of the efficiency of the APEX algorithm for reducing the dimensionality of the signal obtained by surface ECG mapping was carried out.

查看原文