VII. CONCLUSIONSThe paper presents

VII. CONCLUSIONS
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.
The experimental work illustrates that the algorithm is able to detect and interpolate artifacts from IBI signals.
Though the proposed algorithm in some cases provides results that is not better than some other techniques involved in the experiments it provides a better solution where manual interference, domain knowledge, loss of data points and interpolation of the whole part of signal would be a problem.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

vii ข้อสรุป
กระดาษที่มีการจัดการแก้ไขตาม K-nn สำหรับการจัดการสิ่งประดิษฐ์ในการส่งสัญญาณ Ibi สำหรับการวิเคราะห์ HRV ขั้นตอนวิธีการตรวจพบสิ่งประดิษฐ์ในสัญญาณ Ibi และสอดแทรกด้วยสิ่งประดิษฐ์ฟรีติดต่อกันก่อนและหลังส่วนของพื้นที่เสียหาย การตรวจสอบจะดำเนินการใช้เทคนิค Windowing อยู่บนพื้นฐานของค่าเฉลี่ยและเกณฑ์การแก้ไขจะทำบนพื้นฐานของขั้นตอนวิธี K-NN ซึ่งช่วยให้เราสามารถใช้ตู้จุดข้อมูลสำหรับการแก้ไขสำหรับบุคคล แม้ว่าจุดข้อมูลก่อนและหลังพื้นที่เสียหายอาจจะไม่เหมือนกัน แต่สำหรับเฉพาะบุคคลมันยังคงหลักฐานของลักษณะพื้นฐานของสัญญาณบางอย่าง ดังนั้นเราจึงต้องการ k-ฝันที่มันคิดว่าเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด
.งานทดลองแสดงให้เห็นว่าขั้นตอนวิธีที่จะสามารถตรวจสอบและสอดแทรกสิ่งประดิษฐ์จากสัญญาณ Ibi.
แม้ว่าขั้นตอนวิธีการที่นำเสนอในบางกรณีให้ผลที่ไม่ได้เป็นดีกว่าเทคนิคอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องในการทดลองจะให้ทางออกที่ดีกว่าที่การแทรกแซงคู่มือโดเมน ความรู้การสูญเสียของจุดข้อมูลและการแก้ไขในส่วนของการส่งสัญญาณจะมีปัญหา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

VII. บทสรุป
กระดาษแสดง K-NN โดยสอดแทรกการจัดการวัตถุในกรรมาธิการสัญญาณ HRV วิเคราะห์ อัลกอริทึมการตรวจพบวัตถุในกรรมาธิการสัญญาณ และค่าใดให้กับสิ่งประดิษฐ์ฟรีติดต่อกันก่อน และ หลังของพื้นที่เสียหาย การตรวจพบจะดำเนินการใช้เทคนิค windowing ตามค่าเฉลี่ยและค่าขีดจำกัด แทรกข้อความที่จะทำตามอัลกอริทึม K NN ที่ช่วยให้เราสามารถใช้จุดแหล่งข้อมูลสำหรับการแทรกข้อความในแต่ละ แม้ว่า ข้อมูลคะแนนก่อน และหลัง จากที่พื้นที่เสียหายอาจไม่ตรงเหมือนกัน แต่สำหรับตัวบุคคล ยังคงหลักฐานบางอย่างของลักษณะพื้นฐานของสัญญาณ ดังนั้น เราชอบ K-NN โดยถือเอาใกล้บ้าน
งานทดลองแสดงให้เห็นว่าอัลกอริทึมสามารถตรวจพบ และสิ่งประดิษฐ์จากกรรมาธิการสัญญาณช่อง
ว่าอัลกอริทึมที่นำเสนอในบางกรณีให้ผลที่ไม่ดีกว่าเทคนิคอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องในการทดลองจะ ให้อ่านคู่มือรบกวน ความรู้โดเมน ขาดทุนของจุดข้อมูลและแทรกแทรงของส่วนทั้งหมดของสัญญาณจะเป็นปัญหา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

พระปกเกล้า กระดาษ
ซึ่งจะช่วยได้ข้อสรุปนำเสนอสอดใช้ K - NN สำหรับการจัดการงานศิลปะในสัญญาณ ibi hrv สำหรับใช้ในการวิเคราะห์ อัลกอริธึมที่ตรวจพบงานศิลปะในสัญญาณ ibi และ interpolates เขาพร้อมด้วยงานฝีมือแบบไม่เสียค่าบริการต่อเนื่องกันก่อนและหลังส่วนของพื้นที่ได้รับความเสียหายได้ การตรวจจับการที่จะมีการดำเนินการการใช้เทคนิค windowing ตามหมายถึงอะไรและค่าเกณฑ์ขั้นต่ำที่จากข้อมูลรอบข้างที่ทำได้อยู่บนพื้นฐานของอัลกอริธึม K - NN ซึ่งช่วยให้เราสามารถใช้จุดข้อมูลตู้เสื้อผ้าสำหรับสอดสำหรับบุคคลให้ แม้ว่าจุดข้อมูลก่อนและหลังจากพื้นที่ได้รับความเสียหายที่อาจจะไม่ได้อยู่ในระดับเดียวกันไม่เช่นนั้นแต่สำหรับบุคคลใดบุคคลหนึ่งที่ยังคงอยู่มีหลักฐานบางอย่างในลักษณะที่ของสัญญาณที่ ดังนั้นเราจึงต้องการ K - NN เป็นที่เห็นว่าประเทศเพื่อนบ้านที่อยู่ใกล้ที่สุด.
ทดลองใช้งานที่แสดงว่าอัลกอริธึมที่จะสามารถตรวจจับและสอดงานฝีมือจาก ibi สัญญาณ.
แม้ว่าอัลกอริธึมที่นำเสนอในบางกรณีจะให้ผลลัพธ์ที่ไม่ได้ดีไปกว่าเทคนิคอื่นๆบางส่วนมีส่วนร่วมในการทดลองที่จะให้โซลูชันได้ดียิ่งขึ้นซึ่งความรู้โดเมนการรบกวนด้วยตนเองการสูญเสียจากข้อมูลรอบข้างและจุดข้อมูลของส่วนพื้นที่ทั้งหมดของสัญญาณจะเป็นปัญหา