Как произвести биннинг/токенизацию амплитуды стационарного временного ряда?

Вопрос или проблема

Ответ или решение

Как провести бейнинг/токенизацию амплитуды стационарных временных рядов: Применение к сигналу ЭКГ

Обработка сигналов, таких как электрокардиограмма (ЭКГ), в современных задачах анализа данных может быть значительно улучшена за счет использования трансформеров. Однако важно правильно подойти к токенизации амплитуды временных рядов, чтобы преобразовать непрерывные данные в дискретные значения. В данном руководстве мы рассмотрим ключевые шаги, которые помогут вам успешно выполнять токенизацию/бейнинг амплитуд ЭКГ.

1. Понимание стационарности временного ряда

Прежде чем приступить к токенизации, убедитесь, что ваш ЭКГ-сигнал является стационарным. Стационарные временные ряды имеют постоянные статистические характеристики (среднее, дисперсия) на протяжении всего наблюдаемого периода. Это может требовать применения методов предварительной обработки данных, таких как сглаживание или дифференцирование, чтобы устранить тренды или сезонные эффекты.

2. Определение диапазона амплитуд

Для токенизации амплитуды необходимо сначала определить диапазон значений вашего временного ряда. Вам необходимо:

• Измерить максимальные и минимальные значения амплитуды вашего ЭКГ-сигнала.
• Определить необходимые границы лексем (токенов) в этом диапазоне.

Например, если амплитуда вашего сигнала варьируется от -1 до 1, это будет вашим диапазоном.

3. Определение количества бинов

Следующий шаг — это выбор количества бинов (или токенов). Решение зависит от цели вашего анализа. Более детальная модель может потребовать большего количества бинов, в то время как грубая модель может быть удовлетворена меньшим количеством токенов. Рекомендуется использовать правило «Коттела» или метод Стургеса для определения количества бинов.

4. Бейнинг данных

Процесс бейнинга заключается в разбиении диапазона амплитуд на равные или нерегулярные интервалы (бины). Каждому интервалу будет присвоен уникальный токен. Вы можете использовать следующий процесс для выполнения бейнинга:

1. Создание интервалов: Если вы выбрали n бинов, создайте n-1 границу, которая делит весь диапазон амплитуд.

2. Назначение токенов: Каждому интервалу ставим соответствующий токен. Например:

   • Интервал [-1, -0.5) → Токен 0
   • Интервал [-0.5, 0) → Токен 1
   • Интервал [0, 0.5) → Токен 2
   • Интервал [0.5, 1] → Токен 3

5. Преобразование сигналов в токены

Преобразуйте каждый элемент вашего ЭКГ-сигнала в соответствующий токен. Это можно сделать с помощью функции, которая определяет, в какой интервал попадает каждая амплитуда, и возвращает соответствующий токен.

import numpy as np

# Пример определения бинов и токенов
bins = np.linspace(-1, 1, num=5)  # Определение 4 интервалов
tokens = np.arange(len(bins)-1)

def assign_tokens(signal):
    return np.digitize(signal, bins) - 1

# Применение функции к сигналу ЭКГ
ecg_signal = np.array([...])  # Ваш сигнал ЭКГ
tokenized_signal = assign_tokens(ecg_signal)

6. Подготовка данных для трансформера

После того как вы завершили токенизацию, данные готовы для подачи в трансформер. Убедитесь, что ваши токены представлены в необходимом формате и не требуют дополнительных преобразований (например, нормализации).

Заключение

Таким образом, бейнинг и токенизация амплитуды ЭКГ-сигнала являются неотъемлемыми шагами перед использованием трансформеров. Процесс включает в себя определение интервалов, назначение токенов и преобразование временного ряда в дискретные значения. Правильно выполненная токенизация не только поможет улучшить результаты моделей, но и позволит лучше интерпретировать данные.