Abstract: B. Yan, S. K. Palit, S. Mukherjee, S. Banerjee (2019)

We propose a time-frequency based complexity to measure disorder in the long term dynamics of a signal. The disorder is characterized by defining an wavelet spectrogram space in a multiscale coordinate system. The multiscale coordinate system is formed with Wavelet coefficient of the signal. Further, an Weighted entropy measure is implemented to quantify the aforesaid disorder. Numerical results support the proposed method. The proposed entropy is successfully applied to distinguish the ECG signals of normal healthy person and congestive heart failure patients.

Please note: The abstracts of the bibliography database may underly other copyrights.

Ihr Browser versucht gerade eine Seite aus dem sogenannten Internet auszudrucken. Das Internet ist ein weltweites Netzwerk von Computern, das den Menschen ganz neue Möglichkeiten der Kommunikation bietet.

Da Politiker im Regelfall von neuen Dingen nichts verstehen, halten wir es für notwendig, sie davor zu schützen. Dies ist im beidseitigen Interesse, da unnötige Angstzustände bei Ihnen verhindert werden, ebenso wie es uns vor profilierungs- und machtsüchtigen Politikern schützt.

Sollten Sie der Meinung sein, dass Sie diese Internetseite dennoch sehen sollten, so können Sie jederzeit durch normalen Gebrauch eines Internetbrowsers darauf zugreifen. Dazu sind aber minimale Computerkenntnisse erforderlich. Sollten Sie diese nicht haben, vergessen Sie einfach dieses Internet und lassen uns in Ruhe.

Die Umgehung dieser Ausdrucksperre ist nach §95a UrhG verboten.

Mehr Informationen unter www.politiker-stopp.de.

Signature of complexity in time-frequency domain