The paper presents a K-NN based int

The paper presents a K-NN based interpolation for handling artifacts in IBI signal for HRV analysis.
The algorithm detects artifacts in IBI signals and interpolates them with artifacts free consecutive before and after parts of the corrupted area.
The detection is performed applying windowing technique based on mean and a threshold values.
The interpolation is done on the basis of the K-NN algorithm which allows us to use closet data points for interpolation for an individual.
Though the data points before and after the corrupted area might not be exactly the same but for a specific individual it persists some evidence of the underlying characteristics of the signal. Therefore, we prefer K-NN as it considers nearest neighbors.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กระดาษที่มีการจัดการแก้ไขตาม K-nn สำหรับการจัดการสิ่งประดิษฐ์ในการส่งสัญญาณ Ibi สำหรับการวิเคราะห์ HRV
ขั้นตอนวิธีการตรวจพบสิ่งประดิษฐ์ในสัญญาณ Ibi และสอดแทรกด้วยสิ่งประดิษฐ์ฟรีติดต่อกันก่อนและหลังส่วนของพื้นที่เสียหาย
การตรวจสอบจะดำเนินการใช้เทคนิค Windowing อยู่บนพื้นฐานของค่าเฉลี่ยและเกณฑ์
การแก้ไขจะทำบนพื้นฐานของขั้นตอนวิธี K-NN ซึ่งช่วยให้เราสามารถใช้ตู้จุดข้อมูลสำหรับการแก้ไขสำหรับบุคคล
แม้ว่าจุดข้อมูลก่อนและหลังพื้นที่เสียหายอาจจะไม่เหมือนกัน แต่สำหรับเฉพาะบุคคลมันยังคงหลักฐานของลักษณะพื้นฐานของสัญญาณบางอย่าง ดังนั้นเราจึงต้องการที่ K-NN เป็นมันคิดว่าเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กระดาษแสดง K-NN โดยสอดแทรกการจัดการวัตถุในกรรมาธิการสัญญาณสำหรับวิเคราะห์ HRV
อัลกอริทึมตรวจพบสิ่งประดิษฐ์ในกรรมาธิการสัญญาณ และค่าใดให้กับสิ่งประดิษฐ์ฟรีติดต่อกันก่อน และ หลังของพื้นที่เสียหาย
การตรวจพบจะดำเนินการใช้เทคนิค windowing ตามค่าเฉลี่ยและค่าขีดจำกัด
แทรกข้อความที่จะทำตามอัลกอริทึม K NN ที่ช่วยให้เราสามารถใช้จุดแหล่งข้อมูลสำหรับการแทรกข้อความในแต่ละ
แม้ว่า ข้อมูลคะแนนก่อน และหลัง จากที่พื้นที่เสียหายอาจไม่ตรงเหมือนกัน แต่สำหรับตัวบุคคล ยังคงหลักฐานบางอย่างของลักษณะพื้นฐานของสัญญาณ ดังนั้น เราชอบ K-NN โดยถือเอาใกล้บ้าน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กระดาษที่แสดงถึงสอดใช้ K - NN สำหรับการจัดการงานศิลปะในสัญญาณ ibi hrv สำหรับใช้ในการวิเคราะห์
อัลกอริธึมที่ตรวจพบงานศิลปะในสัญญาณ ibi และ interpolates เขาพร้อมด้วยงานฝีมือแบบไม่เสียค่าบริการต่อเนื่องกันก่อนและหลังส่วนของพื้นที่ได้รับความเสียหายได้
การตรวจจับที่มีการใช้เทคนิค windowing ตามหมายถึงอะไรและค่าเกณฑ์ขั้นต่ำที่
จากข้อมูลรอบข้างที่ทำได้อยู่บนพื้นฐานของอัลกอริธึม K - NN ซึ่งช่วยให้เราสามารถใช้จุดข้อมูลตู้เสื้อผ้าสำหรับสอดสำหรับบุคคลให้
แม้ว่าจุดข้อมูลก่อนและหลังพื้นที่ได้รับความเสียหายที่อาจจะไม่ได้อยู่ในระดับเดียวกันไม่เช่นนั้นแต่สำหรับบุคคลใดบุคคลหนึ่งที่ยังคงอยู่มีหลักฐานบางอย่างในลักษณะที่ของสัญญาณที่ ดังนั้นเราจึงต้องการ K - NN เป็นที่เห็นว่าประเทศเพื่อนบ้านที่อยู่ใกล้ที่สุด