Моделирование реакции сложной адаптивной системы на импульсное воздействие

Оглавление.
Введение.
1. Обзор методик, применяемых для обработки экспериментальных данных.
1.1 Обзор современных методов анализа временных рядов.
1.1.1 Анализ временных рядов
1.1.2 Предварительная обработка.
1.1.3 Выделение признаков сигналов
1.1.4 Классификация сигналов
1.1.5 Анализ изображения как двумерного сигнала
1.1.6 Применение классификации временных рядов.
1.2 Прикладная задача пупиллометрическое обследование.
1.2.1 Эганы обследования.
1.2.2 Применение пупиллографии.
1.2.3 Механизм воздействия фармакологических средств на зрачок.
1.2.4 Количественные показатели зрачковой реакции и способы
их измерения.
1.3 Предлагаемая последовательность шагов для классификации адаптивных систем по цифровым изображениям
2. Построение временного ряда, описывающего изменения адаптивной системы, но последовательности цифровых изображений.
2.1 Построение временного ряда по цифровым изображениям.
2.2 Выделение на цифровом изображении области, характеризующей объект.
2.2.1 Обзор методик выделения объекта
2.2.2 Методика выделения круглого, высококонтрастного объекта
2.2.3 Применение методики выделения к данным пупиллометрического обследования.
2.3 Оценка параметров области изображения.
2.3.1 Методика оценки различных геометрических характеристик области изображения
2.3.2 Оценка характеристик области изображения в случае пупиллометрического обследования.
2.4 Другие примеры оценки параметров объектов по изображению
2.4.1 Примеры подходов к сегментации естественных изображений
2.4.2 Примеры подходов к обнаружению и выделению объектов в медицинских изображениях.
2.4.3 Примеры оценки размеров объектов в технических приложениях
2.5 Результаты собственных экспериментов влияние начального состояния адаптивной системы на результаты обследования
2.6 Выводы к главе 2.
3. Математические модели временных рядов.
3.1 Моделирования временных рядов
3.2 Сглаживание временных рядов
3.2.1 Общие подходы к сглаживанию временных рядов.
3.2.2 Пример применения сглаживания временных рядов.
3.3 Моделирование временных рядов аналитически заданными функциями
3.3.1 Принципы моделирования временных рядов
3.3.2 Пример моделирования временных рядов линейной системой.
3.3.3 Пример моделирования временных рядов нелинейными системами
3.3.4 Аппроксимирование временных рядов кривыми Безье.
3.4 Непосредственное измерение параметров временных рядов
3.4.1 Кусочнолинейная аппроксимация временных рядов
3.4.2 Интегральные параметры временных рядов
3.4.3 Дополнительные параметры
3.4.4 Полученные результаты.
3.5 Факторный анализ как моделирование временного ряда.
3.6 Спектральный анализ
3.7 Другие примеры моделирования временных рядов.
3.8 Результаты собственных экспериментов зависимость амплитуды сужения ог силы стимула
3.9 Выводы к главе 3.
4. Классификация временных рядов.
4.1 Обзор подходов к классификации временных рядов.
4.2 Классификация временных рядов на основе параметров модели
4.3 Кластеризация временных рядов на основе факторного анализа
4.4 Кластеризация временных рядов на основе особых точек.
4.4.1 Обзор схемы кластеризации временных рядов на основе особых точек.
4.4.2 Выделение особых точек временных рядов
4.4.3 Расстояние между временными рядами
4.4.4 Кластеризация временных рядов.
4.4.5 Применение кластеризации к данным пупилометрического обследования.
4.4.6 Вывод о кластеризации по особым точкам
4.5 Другие примеры классификации временных рядов.
4.6 Результаты собственного эксперимента алкогольная нагрузка.
4.7 Выводы к главе 4.
Заключение.
Библиография