La valeur moyenne d'un ensemble d'écarts absolus par rapport à la moyenne d'un ensemble d'observations. (MEA) en électrocardiographie, un calcul basé sur l'amplitude relative des ondes Q, R et S dans les trois dérivations des membres bipolaires. Il s'agit d'une aide à la reconnaissance de l'élargissement du ventricule droit et de divers troubles de la conduction intraventriculaire. L'antilog de la moyenne du logarithme des valeurs calculées, la même que la n e racine du produit des valeurs. C'est souvent un moyen plus utile pour les courbes de croissance. La réciproque de la moyenne arithmétique des valeurs converties à leurs réciproques (utilisées pour traiter les données biaisées). Patient discussion about mean Q. Je veux dire ce que ce fitness est tout au sujet de .. Je sais régime alimentaire nutritif est important pour une bonne santé, mais pourquoi est le besoin de remise en forme .. Je veux dire ce que ce fitness est tout autour .. A. Fitness peut vous aider Vivre plus longtemps et a été prouvé pour aider le corps, les muscles, les os ne vieillissent pas autant que si vous étiez inactif. Q. Pourquoi appelez-vous Bipolaire? Bipolaire, je veux dire ce que cela signifie A. Trouble bipolaire est appelé de cette façon parce qu'il est charecterized par deux types de troubles évidents de l'humeur-dépression d'un côté, et la manie, ou l'hypomanie (un état maniaque, ou élevé), de l'autre côté. Q. Est-ce que l'ascite signifie sa fin Ma mère, 65 ans a été diagnostiqué avec un cancer de l'ovaire dans un examen de routine des États-Unis. Il a également été diagnostiqué qu'elle a déjà l'ascite doux. Est-ce que cela signifie que son cancer est métastatique A. L'ascite peut rendre la mise en scène du cancer comme métastatique, mais cela dépend des caractères spécifiques de l'ascite, donc d'autres tests sont nécessaires ici. Lien vers cette page: The Scientist and Engineers Guide to Digital Signal Processing Par Steven W. Smith, Ph. D. Chapitre 2: Statistiques, probabilité et bruit Moyenne et écart-type La moyenne, indiquée par mu, est le jargon des statisticiens pour la valeur moyenne d'un signal. Il se trouve exactement comme on peut s'y attendre: ajoutez tous les échantillons ensemble et divisez par N. Il ressemble à ceci sous forme mathématique: En mots, additionnez les valeurs dans le signal, x i. En laissant l'indice i passer de 0 à N-1. Puis on termine le calcul en divisant la somme par N. C'est identique à l'équation: mu (x 0 x 1 x 2. X N-1) N. Si vous n'êtes pas déjà familiarisé avec Sigma (sigma grecque supérieur) utilisé pour indiquer la sommation, étudiez soigneusement ces équations et comparez-les au programme d'ordinateur du tableau 2-1. Les résumés de ce type sont abondantes dans DSP, et vous devez comprendre cette notation complètement. En électronique, la moyenne est communément appelée valeur DC (courant continu). De même, AC (courant alternatif) se réfère à la façon dont le signal fluctue autour de la valeur moyenne. Si le signal est une forme d'onde répétitive simple, telle qu'une onde sinusoïdale ou carrée, ses excursions peuvent être décrites par son amplitude crête à crête. Malheureusement, la plupart des signaux acquis ne montrent pas une valeur de crête à crête bien définie, mais ils ont une nature aléatoire, tels que les signaux de la Fig. 2-1. Une méthode plus généralisée doit être utilisée dans ces cas, appelée l'écart-type, notée sigma (un sigma grec inférieur). A titre de point de départ, l'expression, x i-mu, décrit dans quelle mesure le i ième échantillon s'écarte (diffère) de la moyenne. L'écart moyen d'un signal est obtenu en additionnant les écarts de tous les échantillons individuels, puis en les divisant par le nombre d'échantillons. Notez que nous prenons la valeur absolue de chaque écart avant la somme sinon les termes positif et négatif seraient moyens À zéro. L'écart moyen fournit un nombre unique représentant la distance typique que les échantillons sont de la moyenne. Bien que pratique et simple, l'écart moyen n'est presque jamais utilisé dans les statistiques. C'est parce qu'il ne correspond pas bien à la physique de la façon dont les signaux fonctionnent. Dans la plupart des cas, le paramètre important n'est pas l'écart par rapport à la moyenne, mais la puissance représentée par l'écart par rapport à la moyenne. Par exemple, lorsque des signaux de bruit aléatoires se combinent dans un circuit électronique, le bruit résultant est égal à la puissance combinée des signaux individuels et non à leur amplitude combinée. L'écart-type est similaire à l'écart moyen, sauf que la moyenne est faite avec la puissance au lieu de l'amplitude. Ceci est réalisé en quadrillant chacun des écarts avant de prendre la moyenne (souvenez-vous, la tension d'alimentation 2). Pour finir, la racine carrée est prise pour compenser le quadrillage initial. Dans l'équation, l'écart-type est calculé: Dans la notation alternative: sigma sqrt ((x 0-mu) 2 (x 1-mu) 2 (x N-1-mu) 2 (N-1)). Notez que la moyenne est effectuée en divisant par N - 1 au lieu de N. C'est une caractéristique subtile de l'équation qui sera discutée dans la section suivante. Le terme, sigma 2. apparaît fréquemment dans les statistiques et reçoit la variance de nom. L'écart type est une mesure de la distance entre le signal et la moyenne. La variance représente la puissance de cette fluctuation. Un autre terme que vous devriez vous familiariser avec la valeur rms (valeur moyenne des racines), fréquemment utilisée dans l'électronique. Par définition, l'écart type ne mesure que la partie AC d'un signal, tandis que la valeur efficace mesure les composantes AC et DC. Si un signal n'a pas de composante continue, sa valeur efficace est identique à son écart-type. La figure 2-2 montre la relation entre l'écart type et la valeur crête à crête de plusieurs formes d'onde communes. Le tableau 2-1 énumère un programme informatique pour calculer la moyenne et l'écart-type en utilisant les équations 2-1 et 2-2. Les programmes dans ce livre sont destinés à transmettre des algorithmes de la manière la plus directe tous les autres facteurs sont traités comme secondaires. Les bonnes techniques de programmation sont ignorées si elles rendent la logique du programme plus claire. Par exemple: une version simplifiée de BASIC est utilisée, les numéros de ligne sont inclus, la seule structure de contrôle autorisée est la boucle FOR-NEXT, il n'y a pas d'énoncés IO, etc. Pensez à ces programmes comme une autre façon de comprendre les équations utilisées dans DSP. Si vous ne pouvez pas saisir un, peut-être l'autre aidera. En BASIC, le caractère à la fin d'un nom de variable indique qu'il s'agit d'un entier. Toutes les autres variables sont à virgule flottante. Le chapitre 4 décrit en détail ces types de variables. Cette méthode de calcul de la moyenne et de l'écart-type est adéquate pour de nombreuses applications, mais elle a deux limites. Tout d'abord, si la moyenne est beaucoup plus grande que l'écart-type, l'équation 2-2 consiste à soustraire deux nombres qui sont très proches en valeur. Cela peut entraîner une erreur d'arrondi excessive dans les calculs, un sujet abordé plus en détail au chapitre 4. Deuxièmement, il est souvent souhaitable de recalculer la moyenne et l'écart type lorsque de nouveaux échantillons sont acquis et ajoutés au signal. Nous appellerons ce type de calcul: statistiques en cours d'exécution. Alors que la méthode des Éq. 2-1 et 2-2 peuvent être utilisés pour l'exécution de statistiques, il faut que tous les échantillons soient impliqués dans chaque nouveau calcul. C'est une utilisation très inefficace de la puissance de calcul et de la mémoire. Une solution à ces problèmes peut être trouvée en manipulant les Eq. 2-1 et 2-2 pour fournir une autre équation pour calculer l'écart-type: En parcourant le signal, on conserve un comptage de trois paramètres: (1) le nombre d'échantillons déjà traités, (2) la somme de ces échantillons , Et (3) la somme des carrés des échantillons (c'est-à-dire carré la valeur de chaque échantillon et ajouter le résultat à la valeur accumulée). Après avoir traité un nombre quelconque d'échantillons, la moyenne et l'écart-type peuvent être calculés efficacement en utilisant uniquement la valeur courante des trois paramètres. Le tableau 2-2 montre un programme qui rapporte la moyenne et l'écart-type de cette manière à mesure que chaque nouvel échantillon est pris en compte. C'est la méthode utilisée dans les calculatrices de main pour trouver les statistiques d'une séquence de nombres. Chaque fois que vous entrez un nombre et appuyez sur la touche Sigma (sommation), les trois paramètres sont mis à jour. La moyenne et l'écart-type peuvent alors être trouvés chaque fois que souhaité, sans avoir à recalculer la séquence entière. Avant de terminer cette discussion sur la moyenne et l'écart-type, deux autres termes doivent être mentionnés. Dans certaines situations, la moyenne décrit ce qui est mesuré, tandis que l'écart-type représente le bruit et d'autres interférences. Dans ces cas, l'écart-type n'est pas important en soi, mais uniquement par rapport à la moyenne. Cela donne lieu au terme: rapport signal / bruit (SNR), qui est égal à la moyenne divisée par l'écart-type. Un autre terme est également utilisé, le coefficient de variation (CV). Il s'agit de l'écart-type divisé par la moyenne, multiplié par 100 pour cent. Par exemple, un signal (ou un autre groupe de valeurs de mesure) avec un CV de 2, a un SNR de 50. Mieux de données signifie une valeur plus élevée pour le SNR et une valeur inférieure pour le CV.
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