Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/93205
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorGather, U.-
dc.date.accessioned2014-04-02T09:48:28Z-
dc.date.available2014-04-02T09:48:28Z-
dc.date.issued2007-
dc.identifier.urihttp://elib.bsu.by/handle/123456789/93205-
dc.description.abstractWe present procedures for online signal extraction from intensive care data. These filtering methods use high-breakdown linear regression methods in moving time windows. In particular, we concentrate on the performance of Least Median of Squares (short: LMS) regression in this context. Comparing the LMS to other robust regression techniques, we discuss its merits for preserving clinically relevant patterns such as trends, abrupt shifts and extremes and for the removal of irrelevant spikes or outliers.ru
dc.language.isoenru
dc.publisherMinsk: BSUru
dc.subjectЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Информатикаru
dc.titleHampel’s LMS in the Analysis of Online Monitoring Dataru
dc.typeconference paperru
Располагается в коллекциях:PLENARY LECTURES

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
11.pdf100,62 kBAdobe PDFОткрыть
Показать базовое описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.