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在SAS中把连续量离散化的方法
在SAS中把连续量离散化的方法很多,假设在数据集中已有数值变量AGE代表年龄,以下分别举例介绍.
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三维有限元分析在颈椎生物力学研究中的应用
有限元[1](finite element FE)基本原理是把一个由无限个质点构成并且有无限个自由度的连续体划分为有限个小单元体组成的集合体.用这种离散化的有限单元模型代替原有的物体,根据原有物体的几何材料特性以及受力条件采用不同的单元种类,单元之间通过节点相连接,力则通过结点传递.
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脊柱三维有限元分析模型的研究近况
有限元(finite element FE)概念于20世纪40年代早提出,50年代初即被用于结构设计,目前已广泛应用于工程技术各领域.其基本原理是把一个由无限个质点构成并且有无限个自由度的连续体划分为有限个小单元体组成的集合体,此过程称为有限元模型的离散化.
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基于小波分解的颈动脉波特征提取算法
目的:利用小波变换的时频局域化性质,检测出存在于颈动脉波信号(CAP)中的奇异点和奇异角,并且精确检测奇异角出现的位置.方法:小波变换具有多分辨率等特点,能够通过放大信号的任意细节部分进行时域分析.采用离散小波变换法结合dbl小波能够检出脉搏信号中的奇异U角.利用计算CAP时域特征点的小波变换极大值坐标来精确定位脉搏时域特征点,通过检测脉搏的特征参数以及脉搏的突变特征参数,可以客观判定人体脉搏变化规律.结果:CAP信号WT分解很好地抑制了各种病理性、基线漂移等干扰,为进一步进行特征提取创造了条件,基于第一细节信号dl的特征点定位几乎不受各种病理性、基线漂移等于扰的影响,定位比其他传统处理技术更为准确.结论:本文提出了基于小波分解的颈动脉波特征点提取算法,取得高达100％的检测率.在含有大量噪声和伪差的脉搏信号中,仍具有较高正确检出率和良好的抗噪性.根据计算得到CAP信号时域特征点的小波变换极大值的坐标,再利用极大值表征准确测定脉象时域特征点的坐标,能够克服脉搏时域特征点定位不准的问题.
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一种近似等频离散化方法
在数据挖掘和机器学习研究中,许多算法以离散值为处理对象,常常需要对连续属性进行离散化.由于正态分布的广泛性,本文提出一种基于正态分布的近似等频离散化方法.该方法实现简单,关于数据集大小具有线性时间复杂度,适用于大规模数据集.在许多数据集上与文献中多个离散化方法进行了对比测试,实验结果表明,提出的无指导的离散化方法是有效、可行的.
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大数据时代的医院信息化建设——浅谈医疗信息结构化和离散化处理
在过去的十多年间,我国医疗体系的信息化建设一直处于较为滞后的状态,同时由于缺乏顶层设计,"以需求推动信息化建设"的模式造成了诸多弊病,使得医院内部系统林立,相互之间沟通效率低下,数据的完整度和可信度较低;此外,医疗系统之间缺乏统一的规范也为局部区域乃至全国范围的数据共享互通造成了巨大的障碍.身处"大数据"时代,医院信息化建设也走到了一个全新的历史阶段.虽然"大数据"偏重于处理非结构化数据,但从当前现状来看,结构化数据仍然是医院运营的重要信息来源,重视数据的结构化和离散化,才能保证做好医院信息化建设过程中的基石性工作.结构化数据代表着数据梳理的基本规范,在正确的时间和地点,由正确的人采集正确的数据,按照标准规范进行分类管理,从某种程度上来说,数据结构化程度决定了数据可被检索的可能性;离散化数据则决定着未来数据利用的程度,只有将数据分装为小的"颗粒度",才能够体现出数据的真实价值,对于未来医院的精细化管理起着至关重要的左右.医院的信息化建设,要重视数据的采集和储存过程,然后才能谈得上分析展示乃至决策支持.在数据梳理过程中,也要注重遵循当前主流的规范和标准,从长远来看,应该为机构间数据共享打下坚实的基础.
