2012-10-23 5 views
1

통계에 대한 지식이 매우 부족합니다. 미안합니다. 나는 많은 양의 측정 된 진폭을 가지고 있습니다. 신호가없는 경우 잡음은 정규 분포를 갖는 것으로 가정합니다. 주변 소음보다 진폭이 큰 신호가있을 때, 분포의 모양은 양의 측면에서 더 잘게됩니다. 신호 왜곡에 왜곡을 사용하려고 생각했습니다. 그러나 진폭이 더 큰 영역 (볼륨의 셀)은 볼륨 자체에 비해 다소 작습니다. 그래서 우리는 총 수천 개의 세포 중 수백 개의 크기에 대해서 이야기하고 있습니다. 정규 분포에 대한 왜도가 0 인 경우, 볼륨에서 비 - 제로 왜곡에 기여하는 셀을 어떻게 추출 할 수 있습니까? 말하자면, 내 skewness 값이 0.5 인 경우, 모든 셀을 삭제하고 skewness 값을 올린 방법 만 유지하는 방법이 있습니까? 아마 나는 불분명하게 들린다. 그러나 그것은 단지 내가 그 주제에 대해 거의 이해하지 못한다는 것을 보여준다.세그먼트 볼륨에 비대칭을 사용하여

미리 감사드립니다.

답변

3

이 문제가 가장 혼합 모델로 모델링 할 수 있음을 날 것으로 보인다 : 우리가 가우시안 배경

B ~ N (0, 시그마)

와 포스터가 가지고있는 대한 신호를 가지고 특정 모델을 지정하지 않았습니다.

신호가 하나의 (또는 여러 개의 가능한 혼합 된) 가우시안 (Gaussian)의 형태를 취한다고 가정 할 수 있다면 EM 알고리즘을 사용한 가우시안 혼합 모델링이이를 해결하는 좋은 방법 일 수 있습니다 (Wikipedia 참조) .

분할의 맥락에서 좋은 논문이 여기에 있습니다 : 우리는 이러한 가정을 할 수없는 경우

http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/~karl/Unified%20segmentation.pdf

, 내가 가우시안 잡음의 매개 변수를 추정하는 강력한 회귀 분석 방법을 사용 신호는 이상 치로 취급됩니다. 최소로 정돈 된 사각형 (다시 Wikipedia 참조).

예를 들어, 기술 된 바와 같은 (Bonferroni 보정 된) 가설 테스트를 통해 아웃 라이어 셀을 발견 할 수있다. 이 신문의 내용 :

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2900857/

관련 문제