تحليل المكونات المستقلة: الفرق بين النسختين

تصفح التاريخ تفاعلياً

[مراجعة غير مفحوصة]

[نسخة منشورة]

→ التعديل السابق

تم حذف المحتوى تمت إضافة المحتوى

مرئينص الويكي

مضمن

النسخة الحالية 04:33، 27 أغسطس 2021

تحليل المكونات المستقلة هي طريقة لفصل مجموعة من الإشارات، باعتبار إن الإشارات مستقلة إحصائياً عن بعضها . لتوضيح الفكرة أكثر سوف نعرضها بمثال مبسط و هو وجود أشخاص كثيرة في حجرة و علينا فصل هذه الأصوات.

في هذه الدراسة سنعرض طريقة تحليل المكونات (العناصر) المستقلة في فصل إشارة كهربية المخ عن الإشارات الناتجة عن حركات العين التي تؤثر بدرجة كبيرة على القياس السليم لإشارة كهربية المخ .

Progress in Natural Science.^[1]

نظرة عامة[عدل]

إن حركة العين تشكل صعوبة بالغة في تحليل الأشارة الكهربية للمخ. إن نشاط حركة العين يمكن أن يقاس بطرق عديدة منها: طريقة وضع حساسات فوق و حول العين ليسجل الإشارة الناتجة عن حركة العين ثم أخذ الإشارة الناتجة عن حركة العين و طرحها من الأشارة الكهربية للمخ.

تطبيق طريقة تحليل المكونات (العناصر) المستقلة على الإشارة الكهربية للمخ[عدل]

فاستخدام طريقة تحليل المكونات (العناصر)المستقلة في فصل المصدر للمعلومات الكهربية للمخ هي أفضل الطرق للأسباب الآتية:

الإشارة الناتجة عن حركة العين و الإشارة الكهربية للمخ كلا منهما له تردد مختلف و خواص مختلف.
يمكن معرفتها بطريقة سهلة في حالة ان سعة الأشارة الناتجة عن حركة العين عالية و عندما تكون الإشارة بطيئة.

تحليل كهربية المخ[عدل]

إن صفوف المحدد X هي عبارة عن إشارات كهربية المخ بواسطة الحساسات المختلفة و العواميد هي القياسات المسجلة عند نقط مختلفة للوقت

الصفوف لمحدد الخرج U=WX و معكوس W يشير إلى المحدد المختلط .^{[بحاجة لمصدر]}

وصلات داخلية[عدل]

روابط خارجية[عدل]

وصف التجاربإحدى الشركات الرائدة في النص الكامل قاعدة بيانات علمية مقالات الطرح المجلات العلمية

المراجع[عدل]

^ [1]، . نسخة محفوظة 15 ديسمبر 2019 على موقع واي باك مشين.

في كومنز صور وملفات عن: تحليل المكونات المستقلة

هذه بذرة مقالة عن العلوم الطبية بحاجة للتوسيع. فضلًا شارك في تحريرها.

[test-1] [1]، . نسخة محفوظة 15 ديسمبر 2019 على موقع واي باك مشين.

[1]

بحاجة لمصدر

@@ سطر 1: / سطر 1: @@
+[[ملف:Bio20151.png|تصغير|Eelectroencephalo graph]]
-{{ويكي|تاريخ=يناير 2015}}
-{{يتيمة|تاريخ=يناير 2015}}
-{{multiple issues|
-{{Refimprove|date=October 2011}}
-{{Expert-subject|Statistics}}
-}}
-In [[signal processing]], '''تحليل المكونات المستقله'''
 '''تحليل المكونات المستقلة'''
-<br />هى طريقة لفصل مجموعة من الإشارات .... باعتبار إن الإشارات مستقلة إحصائياً عن بعضها .
+هي طريقة لفصل مجموعة من الإشارات، باعتبار إن الإشارات مستقلة إحصائياً عن بعضها .
-<br />لتوضيح الفكرة أكثرسوف نعرضها  بمثال مبسط و هو وجود أشخاص كثيرة فى حجرة و علينا فصل هذه الأصوات..فإن طرقة تحليل المكونات (العناصر)المستقلة تعطى نتائج جيدة لكن يجب ان نفرض فرضين و هما:
+لتوضيح الفكرة أكثر سوف نعرضها بمثال مبسط و هو وجود أشخاص كثيرة في حجرة و علينا فصل هذه الأصوات.
-<br />	1)إشارات مصدر مستقلة عن بعضها البعض.
+في هذه الدراسة سنعرض طريقة تحليل المكونات (العناصر) المستقلة في فصل إشارة كهربية المخ عن الإشارات الناتجة عن حركات العين التي تؤثر بدرجة كبيرة على القياس السليم لإشارة كهربية المخ .
-<br />	2)القيم في كل إشارة مصدر لها توزيعات غير التمويه.
-<br />و فى هذه الدراسة سنعرض طريقة تحليل المكونات (العناصر)المستقلة  فى فصل إشارة كهربية المخ عن الأشارات الناتجة عن حركات العين التى تؤثر بدرجة كبيرة على القياس السليم لإشارة كهربية المخ .
+Progress in Natural Science.<ref name="test">[https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1002007109001658 ]، . {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20191215065927/https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1002007109001658 |date=15 ديسمبر 2019}}</ref>
+== نظرة عامة ==
+إن حركة العين تشكل صعوبة بالغة في تحليل الأشارة الكهربية للمخ.
+إن نشاط حركة العين يمكن أن يقاس بطرق عديدة منها:
+طريقة وضع حساسات فوق و حول العين ليسجل الإشارة الناتجة عن حركة العين ثم أخذ الإشارة الناتجة عن حركة العين و طرحها من الأشارة الكهربية للمخ.
+== تطبيق طريقة تحليل المكونات (العناصر) المستقلة على الإشارة الكهربية للمخ ==
-==نظرة عامه==
-إن حركة العين تشكل صعوبة بالغة فى تحليل الأشارة الكهربية للمخ.
-<br />إن نشاط حركة العين يمكن أن يقاس بطرق عديدة منها:
-<br />طريقة وضع حساسات فوق و حول العين ليسجل الإشارة الناتجة عن حركة العين ثم أخذ الإشارة الناتجة عن حركة العين و طرحها من الأشارة الكهربية للمخ.
-<br />و لكن هذه الطرقة لها عيوبها :
-<br />أ-  هذه القياسات تفسد و تشوش على الإشارة الكهربية للمخ بسبب ان الحساسات التى فوق وحول العين قريبة من المخ.
-<br />ب- إن الطرق المستخدمة لإزالة إشارات العين تحسب رياضياً إما فى مجال الوقت أو التردد و هما الإثنين يعتمدوا على جودة الإشارة الكهربية للمخ
-هما الأثنين (الإشارة الكهربية للمخ و الإشارة الكهربية الناتجة عن حركة العين) لديهم نفس القصور  بسبب ضعف الأستقلالية  بين الإشارة الكهربية للمخ و الإشارة الكهربية الناتجة عن حركة العين.
-و من هنا يظهر أهمية   طريقة تحليل المكونات (العناصر)المستقلة  .
+فاستخدام طريقة تحليل المكونات (العناصر)المستقلة في فصل المصدر للمعلومات الكهربية للمخ هي أفضل الطرق للأسباب الآتية:
+* الإشارة الناتجة عن حركة العين و الإشارة الكهربية للمخ كلا منهما له تردد مختلف و خواص مختلف.
-==طريقة تحليل المكونات (العناصر)المستقلة==
+* يمكن معرفتها بطريقة سهلة في حالة ان سعة الأشارة الناتجة عن حركة العين عالية و عندما تكون الإشارة بطيئة.
+== تحليل كهربية المخ ==
-ما هى طريقة تحليل المكونات (العناصر)المستقلة؟
-<br />إن طريقة تحليل المكونات (العناصر)المستقلة تستخدم بواسطة المعادلة الأمثل (الهادفة)المستخدمة التى تقوم بالقياسات التقريبية بين عناصر المعادلة .
-<br />هذه الطريقة يمكن كتبتها كمعادلة رياضية كلآتى:  X=AS حيث ان :
-<br />S=(S1,S2,…..Sm)T  هى إتجاه المصادر المستقلة .
-هذه المصادر المستقلة مختلطة عن طريق نظام خطى (محدد مختلط)  وهو "A".
-هذه الإشارات التى يمكن قياسها هى إشارات مختلطة و نحن نسميها X=(X1,X2……Xn)T
+* إن صفوف المحدد X هي عبارة عن إشارات كهربية المخ بواسطة الحساسات المختلفة و العواميد هي القياسات المسجلة عند نقط مختلفة للوقت
-فى هذه الحالة المصدر  Sو النظام المختلطِ A  غير معلومين , نحن فقط نقيس الإشارات المختلطة X
+الصفوف لمحدد الخرج U=WX و معكوس W يشير إلى المحدد المختلط .{{بحاجة لمصدر|تاريخ=سبتمبر 2016}}
+== وصلات داخلية ==
-فصل المصدر يمكن إعتباره بالتحكم فى وزن المحدد W  (فهى تدعى محدد فصل) و يضرب هذا المحدد فى المصدرS  فينتج ما يسمى بالخرج U هو مؤلف من المصادر U=WX
+* [[طب]]
-و الخرج هو تقييم المصدر بإستقلالية العناصر و W تحسب كمعكوس محدد المختلط A
+* [[تحاليل]]
+* [[تجارب طبية]]
+== روابط خارجية ==
-==تطبيق طريقة تحليل المكونات (العناصر)المستقلة على الإشارة الكهربية للمخ==
+* [http://www.sciencedirect.com وصف التجاربإحدى الشركات الرائدة في النص الكامل قاعدة بيانات علمية مقالات الطرح المجلات العلمية]
+== المراجع ==
-فاستخدام طريقة تحليل المكونات (العناصر)المستقلة  فى  فصل المصدر للمعلومات الكهربية للمخ  هى أفضل الطرق للأسباب الآتية:
+{{مراجع}}
-<br />1-الإشارة الناتجة عن حركة العين و الإشارة الكهربية للمخ كلا منهما له تردد مختلف و خواص مختلف.
+{{شريط بوابات|رياضيات|إحصاء|طب}}
-<br />2- يمكن معرفتها بطريقة سهلة فى حالة ان سعة الأشارة الناتجة عن حركة العين عالية  و عندما تكون الإشارة بطيئة.
+{{تصنيف كومنز|Independent component analysis}}
-==تحليل كهربية المخ==
-فإن صفوف المحدد X  هى عبارة عن  إشارات  كهربية المخ بواسطة الحساسات المختلفة و العواميد هى القياسات المسجلة عند نقط مختلفة للوقت
-الصفوف لمحدد الخرج U=WX  و معكوس W يشير الى المحدد المختلط
-<br />وفى إحدى المستشفيات الخاصة بالجهاز العصبى فى مونتريال بكندا....قام الدارسين بأخذ إشارة كهربية المخ من 12 مريض بمعدل 200 إشارة فى الثانية الواحدة  و ظهر الرسم البيانى كالآتى :
-[[File:Bio20151.png|center|Eelectroencephalo graph]]
+{{بذرة طب}}
-==المراجع==
+[[تصنيف:تقدير الإشارة]]
-Progress in Natural Science.<ref name="test">[http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1002007109001658 ]، .</ref>
+[[تصنيف:تجارب]]
-تمت ترجمه .<ref name="test">[https://en.wikipedia.org/wiki/Independent_component_analysis#Methods_for_Blind_Source_Separation_.5B6.5D]، .</ref>
+[[تصنيف:تخفيض الأبعاد]]