Экшн частотное разложение: Экшен для ускорения ретуши кожи

Экшен для ускорения ретуши кожи

Предлагаю вашему вниманию экшен для ускорения процесса ретуши. Он построен на основе методики упрощенного метода частотного разложения с подавлением средних частот. В зарубежных источниках данный метод называется Inverted High Pass.

Скачать экшен

Я несколько усовершенствовал данный метод. Это касается выбора фильтров для размытия. Можно выбирать Размытие по Гауссу (Gaussian Blur), Размытие по поверхности (Surface Blur) и Медиану (Median). Это позволяет использовать различные методы для фильтрации разных пространственных частот.

Например, метод с Размытием по Гауссу, на мой взгляд, подходит для мелкой и средней текстуры кожи, но не подходит для работы вблизи контрастных границ. Для этого лучше использовать фильтры Размытие по поверхности или Медиана.

Принцип работы с экшеном:

1. Сначала удаляем явные дефекты с помощью обычной восстанавливающей кисти (Healing Brush). Это нужно сделать на пустом слое. Если вы не знаете, как это делается, лучше сначала изучить основы работы в программе, например, с помощью видеокурса «Photoshop CS5 от А до Я».

2. Далее запускаем экшен из палитры Операции. Отличительной особенностью работы экшена является то, что он использует информацию со всех предыдущих слоев изображения, то есть, создает слой на основе всех предыдущих и выполняет операцию частотного разложения с заранее выбранным фильтром. Нужный фильтр можно выбирать путем его включения в экшене. Это нужно сделать ДО запуска экшена.

Можно также включать два или все три фильтра. Попробуйте сами, возможно, вам понравится использовать один фильтр или два.

3. После того, как вы подобрали необходимые параметры фильтров (это потребует некоторой практики), экшен выполняет несколько операций и создает структуру слоев.

4. Теперь выбираем мягкую белую кисть, непрозрачность кисти регулируем в процессе работы, в зависимости от нужной степени подавления дефектов. Кистью работаем по маске слоя. При фильтрации дефектов больших размеров кистью можно работать «по площадям».

5. Поработав с крупными дефектами, запускаем экшен еще раз. Перед этим можно переключиться на другой фильтр. При удалении средних и мелких дефектов кистью нужно работать точечно, иначе результатом работы будет «пластиковая» кожа с излишне мелкой текстурой.

6. Следует также помнить, что данный экшен является всего лишь инструментом для ускорения работы. Как и всякий «ускоритель», он имеет свои достоинства, недостатки и область применения. Используя только его, вам не удастся сделать ретушь High-End качества, но никто не запрещает применять его для отдельных этапов работы.

Панель «умного» частотного разложения для Photoshop

Меня зовут Владимир Калюжный. Я являюсь автором многих статей и ряда популярных дополнений для Photoshop. Таких, как панели расширения «Skitalets Picture Postcard», «Skitalets Portrait Retouch», «Skitalets Custom Buttons», «Skitalets Fast Skin Tone», «Skitalets Channel Panel», а так же семейства экшенов «Skitalets Sharpen» и «Skitalets Landscape Card», которые используют в своей работе уже десятки тысяч пользователей Photoshop.
Теперь я предлагаю панель расширения «Skitalets Smart Frequency Separation» для ретуши методом частотного разложения.

Впервые создана уникальная методика, которая позволяет настраивать полосы частот (размытие) непосредственно в процессе ретуши с полной реал-тайм визуализацией результата. Теперь не нужно подбирать параметры фильтров вглядываясь в серую картинку и начинать все заново, если результат чем-то не понравился. С помощью уникальной авторской методики использованной в панели Skitalets Smart Frequency Separation вы на любом этапе ретуши можете менять параметры наблюдая за тем, как меняется итоговое изображение.

За счет использованной в панели расширения авторской методики можно очень точно настроить параметры размытия. Так как вы сразу видите результат изменения параметров не на частотном слое, а на композитном изображении. Это невозможно при использовании классических методов частотного разложения.

Применяя гибридный метод частотного разложения (классический метод с использованием штампа и лечащей кисти + метод подавления средних частот) вы можете существенно сократить время на обработку портрета. Так как при подавлении средних частот вы сразу устраняете бОльшую часть дефектов кожи при минимальных затратах времени. На долю времязатратного классического метода остаются только самые крупные дефекты.

Панель «умного» частотного разложения

ВПЕРВЫЕ В РЕТУШИ ЧАСТОТНЫМ РАЗЛОЖЕНИЕМ!

МЕНЯЙ ПАРАМЕТРЫ ПРЯМО В ПРОЦЕССЕ РЕТУШИ ГЛЯДЯ НА РЕЗУЛЬТАТ С ПОМОЩЬЮ «SKITALETS SMART FREQUENCY SEPARATION»

ИДЕАЛЬНОЕ РЕШЕНИЕ ДЛЯ ТВОРЧЕСКОЙ РАБОТЫ

Новое слово в ретуши методом частотного разложения! Впервые создана уникальная методика, которая позволяет настраивать полосы частот (размытие) непосредственно в процессе ретуши с полной реал-тайм визуализацией результата. Теперь не нужно подбирать параметры фильтров вглядываясь в серую картинку и начинать все заново, если результат чем-то не понравился. С помощью уникальной авторской методики использованной в панели Skitalets Smart Frequency Separation вы на любом этапе ретуши можете менять параметры наблюдая за тем, как меняется итоговое изображение.

СДЕЛАЙТЕ РЕЗУЛЬТАТ ЛУЧШЕ

За счет использованной в панели расширения авторской методики можно очень точно настроить параметры размытия. Так как вы сразу видите результат изменения параметров не на частотном слое, а на композитном изображении. Это невозможно при использовании классических методов частотного разложения. Так как в любом классическом методе каждое изменение параметра требует повторного перезапуска скрипта (экшена).

ЭКОНОМЬТЕ СВОЕ ВРЕМЯ

Применяя гибридный метод частотного разложения (классический метод с использованием штампа и лечащей кисти + метод подавления средних частот) вы можете существенно сократить время на обработку портрета. Так как при подавлении средних частот вы сразу устраняете бОльшую часть дефектов кожи при минимальных времязатратах. На долю времязатратного классического метода остаются только самые крупные дефекты.

ЭКОНОМЬТЕ СВОИ ДЕНЬГИ

Многие опытные ретушеры для экономии времени применяют схожую тактику, используя дополнительные внешние плагины для предварительного удаления мелких дефектов кожи.

Которые в той, или иной вариации являются ничем иным, как инструментами подавления средних частот. Используя панель Skitalets Smart Frequency Separation у вас отпадает необходимость использования дополнителных дорогостоящих внешних плагинов. Так как все необходимые инструменты для получения качественного результата уже есть в панели.

[email protected]

Молниеносное разложение фото на три полосы частот – запись экшна

Приветствую всех посетителей блога! Сегодня на повестке дня – разложение картинки на три полосы частот довольно часто применяемое в повседневной практике обработки изображений. Тему я начал здесь рассказом о двух полосах, однако сегодня обещаю больше драйва. Да, я «запилил» по этому поводу небольшой видос, думаю так будет более понятно.

Создание частотного разложения на три полосы

И так приступим. Для начала я создал пару слоев выше фонового для того чтобы имитировать обычный процесс ретуши.

Согласитесь, далеко не всегда бывает так что мы начинаем «частотно разлагать» с фонового слоя.

Затем запустил процесс записи операции используя одноименную панель, познакомится с таким процессом можно по этой ссылке. По ходу работы создал стек из слоев для низкой, средней и высокой частоты используя команду дублирования слоев из одноимённого меню фотошопа.

При помощи размытия по гауссу очистил низкочастотный слой от «ненужных» элементов. Затем применив «Цветовой контраст», один из примеров его использования описан здесь, но уже с другими настройками «очистил» слой высокочастотный. Осталось поработать со средними частотами.

Применение команды Внешний канал (Apply Image)

Используя команду Внешний канал вычел из средних частот верхние и нижние. Затем накинул на этот канал маску слоя. Ниже добавил слой в режиме наложения «Мягкий свет», о основных режимах наложения применяемых при редактировании фото читайте тут, для применения на нем техники D&B при корректировании основных объемов изображения.

На этом собственно все готовую операцию если лень видео смотреть и записывать можно скачать по этой ссылке, пирожок слоёв ей создаваемый перед вами

На этом сегодня все, надеюсь эта техника найдет применение в вашей практике обработки фото.

Frontiers | Внутримышечная декомпозиция ЭМГ на основе обнаружения потенциалов действия двигательных единиц и разрешения суперпозиции

Введение

Электромиографические сигналы (ЭМГ) несут информацию о поездах потенциала действия двигательных единиц (MUAPT), генерируемых двигательными единицами (MU), которые задействуются во время сокращения мышц. Каждый MUAPT состоит из серии прерывистых разрядов, которые принимают форму пространственно распределенных потенциалов действия индивидуальных двигательных единиц (MUAP).Внутримышечную ЭМГ обычно получают с помощью постоянных игл или датчиков с тонкой проволокой, которые обеспечивают прямой и целенаправленный контакт с мускулатурами. Клинически внутримышечная ЭМГ используется как рутинный метод электрофизиологического исследования нервно-мышечных симптомов.

Разложение EMG обращает процесс генерации сигнала путем разделения очищенного от шума сигнала EMG на составляющие MUAPT. Этот процесс выполняется путем идентификации форм сигналов MUAP, генерируемых MU, смежных с поверхностью обнаружения, и назначения этих MUAP их соответствующим MUAPT.Характерные свойства разложенного MUAP, такие как форма волны и характер возбуждения (1), могут предоставить важные детали, касающиеся здоровья нервной системы, — детали, которые необходимы для клинической диагностики невропатий и миопатий (2-6), а также исследование нервно-мышечной петли управления (7). К сожалению, разложение ЭМГ часто является сложной и сложной задачей из-за как внешних помех, таких как плохое отношение сигнал / шум (SNR), артефакты движения, сдвиги в положении иглы и т. Д., Так и внутренних проблем, таких как вариации формы волны. , прерывистое срабатывание MU и наложение нескольких MUAP.Следовательно, для разложения ЭМГ требуется комплекс передовых методов обработки сигналов.

В последние несколько десятилетий многие исследователи стремились разработать передовые методы разложения ЭМГ (8–15). Полученные в результате методы декомпозиции можно разделить на три категории в зависимости от степени взаимодействия с человеком: ручные, полуавтоматические и автоматические (16). Следуя ручному методу, анализ MUAP выполняется непосредственно пользователями, которые визуально проверяют и идентифицируют характерные паттерны MUAP (17).На практике этот метод требует много времени, в значительной степени зависит от опыта и не позволяет разрешить наложенные сигналы (18, 19). Следовательно, разработка методов автоматической экстракции MUAP является обязательной для повышения эффективности работы и клинической применимости разложения ЭМГ. Несмотря на неустанные усилия, направленные на оптимизацию автоматических внутримышечных разложений ЭМГ (5, 16, 20–23), все еще существует неудовлетворенная потребность в более точных, полных и надежных методах разложения ЭМГ.

В этой статье мы предлагаем новую схему внутримышечной разложения ЭМГ, улучшая полноту и точность разложения MUAP. Эта структура реализуется с помощью шести этапов аналитических процедур: (1) удаление шума из сигнала ЭМГ, (2) сегментация и извлечение MUAP, (3) выравнивание MUAP, извлечение признаков и измерение сходства, (4) кластеризация MUAP и уточнение кластеров, (5) контролируемая классификация и (6) разрешение наложенного сигнала. Следуя этой схеме, мы попытались улучшить производительность декомпозиции четырьмя способами.Во-первых, мы использовали модифицированную схему выделения сегментов, которая способна обнаруживать полные наборы MUAP за счет включения методов обнаружения пороговых значений амплитуды и распознавания сегментов покоя. Во-вторых, одиночные и перекрывающиеся формы сигналов MUAP были идентифицированы на основе схемы фазового обнаружения, где фазовые шаблоны были выбраны на основе неврологического состояния тестируемой мышцы. Отдельные сегменты MUAP каждого MU подверглись процессу кластеризации, который заметно уменьшил размер буфера и время обработки, необходимое для этой задачи. В-третьих, все распознанные отдельные сегменты MUAP были выровнены путем центрирования их основных пиков (независимо от полярности). Наконец, мы разрешили наложенные формы сигналов, используя подход отслаивания, основанный на измерениях псевдокорреляции (PsC). Эффективность предложенной схемы разложения оценивалась с использованием как синтетических сигналов ЭМГ, так и реальных записей, полученных от здоровых участников и участников инсульта. Результаты продемонстрировали благоприятные характеристики разработанной структуры при разложении внутримышечных сигналов ЭМГ с повышенной точностью и эффективностью.

Материалы и методы

Субъекты

Двадцать здоровых людей (20–35 лет, 16 мужчин и 4 женщины) участвовали в сборе данных. Ни один субъект не сообщил о нервно-мышечных заболеваниях в анамнезе. Восемь пациентов с подострым гемипаретическим инсультом (46–74 лет, 6 мужчин и 2 женщины, в течение 1 месяца после иктального события) были набраны из Третьей больницы Xiangya Центрального Южного Университета в Китае. Протокол исследования был одобрен местным комитетом по этике исследований.Все испытуемые были проинформированы о цели и деталях эксперимента до сбора данных.

Сбор данных

Все ЭМГ-сигналы были записаны от двуглавой мышцы плеча. Испытуемых усаживали на стул, опираясь либо на правое предплечье (для здоровых испытуемых), либо на пораженное предплечье (для пациентов, перенесших сток). Затем испытуемых просили сохранять сгибание в локтях под углом 90 °, ладонями вверх. Обычный игольчатый электрод (9013s0032, Natus Neurology, США) вводили в мышечный живот на глубину примерно 1 см.Затем каждого испытуемого просили выполнить 10-секундные изометрические сокращения с постоянной силой, сопротивляясь нагрузке с предварительно натренированной силой. Каждый субъект выполнил три сокращения как при слабом (обнаружено 3–4 МЕ), так и при умеренном (обнаружено 6–8 МЕ). После каждого сокращения делали 3-минутный перерыв, чтобы избежать мышечной усталости. Качество сигнала и уровень силы контролировались на экране дисплея в реальном времени со звуковой обратной связью. Все клинические процедуры выполнял опытный врач (Сюйхун Ли).Полоса частот стандартного прибора для ЭМГ была установлена ​​от 2 Гц до 10 кГц. Все сигналы были отобраны с частотой 48 кГц и сохранены для автономного разложения с использованием рабочей станции ЭМГ (Dantec Keypoint Focus, Natus Neurology, США).

Генерация синтетических сигналов ЭМГ

Сигналы

Synthetic EMG представляют ценность для оценки результатов разложения, поскольку, в отличие от реальных записей, известны точные схемы возбуждения и шаблоны форм сигналов синтетических MU. Таким образом, использование синтетических сигналов ЭМГ представляет собой единственный способ оценить чувствительность алгоритмов разложения к различным параметрам.В этом исследовании 5-секундные сегменты сигналов ЭМГ (с частотой дискретизации 30 кГц) были сгенерированы на основе модели, предложенной Farina et al. (24), где каждый сегмент состоял из одного или нескольких каналов синтетических внутримышечных записей ЭМГ. Модель была построена с использованием библиотеки реальных пулов MUAP для лучшего приближения биологических сигналов. Эта библиотека включала 40 форм сигналов MUAP, искусственно извлеченных из реальных сигналов ЭМГ. Каждая форма волны была расширена соответствующими функциями расширения Эрмита в 16-мерном пространстве.Схема стрельбы была сформирована на основе как регулярных, так и случайных стрельб. Компонент регулярного срабатывания этой схемы был создан с использованием среднего межимпульсного интервала в рамках точечного процесса стационарного обновления, в то время как реализованный компонент случайного срабатывания определялся однородными случайными величинами (т. Е. Положениями случайного срабатывания, которые были определены однородными случайными величинами, использовались для обозначения схемы случайного срабатывания). Затем синтетические ЭМГ-сигналы были искажены путем добавления случайного белого шума с переменным SNR и фонового шума.Случайный шум моделировался как гауссовский белый шум с полосовой фильтрацией с нулевым средним и нормально распределенными случайными последовательностями. Полоса частот полосового фильтра составляла 100 Гц – 10 кГц. Фоновый шум был остаточным сигналом, полученным вычитанием всех распознанных активных сегментов MUAP из исходного сигнала ЭМГ. Было сгенерировано тридцать наборов синтетических сигналов ЭМГ для оценки производительности предложенной структуры разложения.

Устранение шумов посредством вейвлет-фильтрации и оценки пороговых значений

Предварительная обработка сигнала проводилась по методикам, описанным в наших предыдущих публикациях (25, 26).Вкратце, сначала был применен вейвлет-фильтр для удаления случайных помех путем определения вейвлетов, частотный диапазон которых лежит за пределами окна 30 Гц – 8 кГц, и установки их коэффициентов на ноль. Впоследствии был реализован метод оценки с жестким порогом для устранения фонового шума. После выполнения оценки порога очищенные от шумов сигналы ЭМГ могут быть восстановлены с помощью обратного дискретного вейвлет-преобразования (WT) с использованием модифицированных вейвлет-коэффициентов. Дополнительный метод одноканального независимого компонентного анализа и цифровая режекторная фильтрация применялись для дальнейшего устранения остаточных помех от линий электропередачи, когда это необходимо (25, 26).

Сегментация и разделение изолированных / перекрывающихся сегментов MUAP

Все активные сегменты MUAP сначала были идентифицированы с использованием модифицированной схемы сегментации. Окно обнаружения 1,25 мс было сдвинуто по всему ЭМГ-сигналу. Сегмент покоя распознавался, если абсолютные значения сигнала в пределах окна были постоянно ниже, чем предварительно установленный порог амплитуды. Каждый раз, когда обнаруживались две или более последовательных эпох покоя, сигналы, охватывающие эти эпохи, выделялись как активные сегменты, в которых сигнал превышал этот заранее установленный порог амплитуды.Затем границы идентифицированных активных эпох были расширены в пространстве по крайней мере на 0,2 мс, чтобы гарантировать сохранение всей формы сигнала MUAP. Этот пороговый уровень амплитуды был определен как k , умноженный на оценочную мощность шума σn2. Мощность шума неактивных сегментов оценивалась автоматически в соответствии с уравнениями 1 и 2 на основе исходного сигнала ЭМГ. Значение k было выбрано исследователем в соответствии с уровнем силы в диапазоне 5–8.

σi2 = 1LR∑k = ii + LR − 1sEMG2 [k], (1)

, где L _R — длина окна, а s _EMG [ k ] — дискретный сигнал EMG.σn2 рассчитывается как минимальное значение σi2 в соответствии с формулой. 2

Извлеченные сегменты, содержащие MUAP, могут быть изолированными или перекрываться. Изолированные MUAP, которые разряжаются несколько раз, можно легко распознать и пометить с помощью методов кластеризации. И наоборот, перекрывающиеся формы сигналов MUAP создаются путем частичного или полного суперпозиции двух или более одиночных MUAP, разряжающихся одновременно, что значительно затрудняет анализ составляющих сигналов. Согласно Thornton и Michell (27), MUAP здоровой мускулатуры могут содержать до четырех фаз, в то время как увеличение фаз MUAP может указывать на период ремоделирования MU, который происходит после патологической денервации.В этом исследовании индивидуальное распознавание изолированных / перекрывающихся MUAP осуществлялось путем присвоения четырехфазного (4-фазного) шаблона для сигналов ЭМГ от здоровых участников и шестифазного (6-фазного) шаблона для сигналов от участников инсульта. На фазовые свойства MUAP влияют многие переменные, поэтому может быть неправильным назначать фазовым параметрам фиксированное значение. Таким образом, результаты экстракции были оценены и фазовые пороги были точно настроены, если некоторые из изолированных MUAP были неправильно назначены перекрывающимся наборам.В нашем эксперименте мы применили пятифазный (5-фазный) шаблон для 6 из 20 наборов данных о здоровом состоянии и восьмифазный (8-фазный) шаблон для 3 из 8 наборов данных по инсульту. Наложенные формы сигналов всегда имеют большую длительность, поэтому во время выравнивания сегменты дополнялись нулями, чтобы соответствовать продолжительности самого длинного события (22, 28). Если бы все активные сегменты были выровнены, потребуется очень большой размер буфера. Чтобы сэкономить размер буфера и время вычислений, группировка сегментов была выполнена заранее, и только изолированные MUAP были введены для выравнивания и кластеризации.Наложенные MUAP не обрабатывались до тех пор, пока наложенные формы сигналов не будут разрешены (см. Раздел «Разрешение наложенных форм сигналов с использованием подхода отслаивания на основе псевдокорреляции»).

Извлеченные активные сегменты только с одной фазой или длительностью MUAP короче 1,5 мс были расценены как недопустимые и исключены из обнаруженного набора MUAP. Наконец, оставшиеся отдельные сегменты MUAP были сохранены как допустимый набор для следующего выравнивания. Начальные точки этих активных сегментов, представляющие начало экземпляров срабатывания MU, были собраны в отдельный одномерный массив.

Выравнивание форм сигналов MUAP и извлечение признаков

На этом этапе все обнаруженные формы сигналов MUAP были выровнены с их основными пиками (положительными или отрицательными) в пространственном центре, а более короткие формы сигналов были дополнены нулями, чтобы все сегменты были равной длины. Эта схема выравнивания может повысить чувствительность при распознавании и группировке MUAP по их источникам MU.

Было показано, что функции вейвлетной области улучшают стабильность при анализе сигналов ЭМГ, которые загрязнены высокочастотным фоновым шумом или дрейфом базовой линии (1, 16). В результате мы реализовали WT на шестом уровне с использованием выровненных данных сегмента MUAP. Вейвлет-коэффициенты с третьего по шестой уровни выровненных сегментов MUAP были выбраны в качестве пространства признаков. Для WT мы использовали биортогональную базу вейвлетов с компактным носителем, а именно вейвлет Добеши с компактным носителем и пятью исчезающими моментами, или db5.

После извлечения признаков матрица расстояний была рассчитана на основе дисперсии ошибки, нормированной на сумму среднеквадратичных значений для парных сегментов (20).Обозначается как

. d (s1, s2) = E (e2 (n)) — E2 (e (n)) E (s12 (n)) + E (s22 (n)), (3)

, где s ₁ ( n ) и s ₂ ( n ) — два активных сегмента для сравнения, а e ( n ) — их сигнал ошибки. Мера расстояния, определяемая формулой. 3 использовался в качестве меры сходства для кластеризации.

Кластеризация и уточнение с использованием метода минимального связующего дерева (MST)

Набор MUAP был разделен на составляющие его MUAPT на основе меры сходства, представленной выше. Для этого мы использовали одинарный иерархический алгоритм кластеризации, который допускает простую теоретико-графическую интерпретацию, а именно метод MST. Метод MST, который считается наиболее подходящим для кластеризации EMG (1), может кластеризовать MUAP с небольшими вариациями от одного случая к другому и не зависит от порядка представления образцов. Обычно мы устанавливаем количество кластеров равным 8–12 в зависимости от размера обнаруженных одиночных сегментов MUAP.

Была выполнена последующая процедура уточнения кластера, чтобы проверить, следует ли удалить или разделить какой-либо потенциальный класс.Кластеры с как минимум тремя шаблонами были выбраны в качестве потенциальных классов MUAP, а кластеры с менее чем тремя шаблонами были расценены как недопустимые кластеры MU и исключены. Все сегменты MUAP, принадлежащие этим удаленным кластерам, были перемещены в неклассифицированный набор для последующей контролируемой классификации. Иногда два разных кластера MU могут быть неправильно назначены одному и тому же кластеру из-за сходства их характерных форм сигналов. В этих случаях неправильно сгруппированные MU также следует разделять на основе метода MST.Затем были рассчитаны шаблоны MUAPT как средние формы сигналов каждого кластера MUAP. После кластеризации мы получили начальные наборы кластеров MU, а неназначенные MUAP были отложены для классификации на следующем этапе.

Контролируемая классификация на основе классификатора минимальных расстояний

На этом этапе мы использовали контролируемый классификатор минимального расстояния, который основан на измерениях евклидова расстояния, для классификации сигналов MUAP в неназначенном наборе кандидатов. Программа классификации была основана на характеристиках вейвлет-коэффициента и достоверных результатах кластеризации.Во время классификации порог был установлен на самое низкое среднее значение, полученное из межклассовых расстояний. Нестабильность сигнала и движение электрода могут привести к изменению формы MUAP от разряда к разряду. Таким образом, метод взвешенного усреднения, описанный Zennaro et al. (7) был использован для адаптации шаблона класса MUAP.

Разрешение наложенных форм сигналов с использованием метода отслаивания на основе псевдокорреляции

Во время сокращения мышцы рекрутируется часть всего пула MU, и прерывистый режим возбуждения каждой рекрутированной MU может быть извлечен как его MUAPT.Несколько MU, которые разряжаются одновременно или в течение очень короткого интервала, приведут к наложению сигналов MUAP. Разрешение этих сигналов — это процесс идентификации перекрывающихся сегментов MUAP и разделения их на составляющие отдельные MUAP. В нашем исследовании подход отслаивания, основанный на PsC, был принят для разрешения наложенных сигналов после того, как изолированные сегменты MUAP были успешно классифицированы.

По данным Florestal et al. (5), PsC превосходит стандартные методы, такие как согласованные фильтры на основе взаимной корреляции и нормализованное евклидово расстояние.Кроме того, PsC между наложенными сегментами и сигналами шаблона MU можно рассчитать напрямую без выравнивания. Следовательно, возможно использовать PsC в качестве меры сходства между наложенными сегментами и формами сигнала шаблона MU. PsC между наложенным сегментом и формой сигнала шаблона MU в точке k, PsC _k , определяется (5, 29) как

PsCk = ∑j = 1m (xjyk + j− | xj − yk + j | max {| xj |, | yk + j |}) ∑j = 1m (max {| xj |, | yk + j |}) 2 , k = 1,2, ⋯, n, (4)

, где x _j — это сгруппированная форма волны шаблона MU, y _j — наложенный сегмент, а m и n имеют размер x и y , соответственно.

Форма волны, которая имеет наибольшую PsC в точке k , считалась оптимальной и сначала вычиталась из наложенного сегмента, выровненного в точке k . Согласованная форма сигнала MUAP и его время срабатывания k были затем соответственно назначены соответствующему кластеру MU и соответствующему массиву времени срабатывания. Затем сигнал MUAP, который имел второй по величине PsC, аналогичным образом вычитался и назначался. Процесс определения продолжался до тех пор, пока вычитание сегмента не привело к отрицательному значению PsC или увеличению остаточной энергии сигнала.В нашей работе количество итераций было экспериментально установлено равным 3, что было максимальным числом MUAP, включенным в наложенный сигнал.

Показатели эффективности

Следующие три показателя, относящиеся к обнаружению формы волны MUAP и процессу разложения ЭМГ, были использованы для оценки производительности системы разложения ЭМГ.

Коэффициент обнаружения

Коэффициент обнаружения (DR%) использовался для измерения скорости успешного обнаружения активных сегментов MUAP.DR% определяется как

DR% = обнаружено NMNMtotal × 100%,

, где NM _total — общее количество сегментов MUAP — либо размер набранной библиотеки MU (для синтетических сигналов), либо количество MU, полученных вручную нейрофизиологом (для реальных сигналов), — а обнаруженное NM — это значение количество обнаруженных сегментов MUAP.

Коэффициент назначения

Коэффициент распределения (AR%) измеряет скорость присвоения MUAP с использованием предложенной структуры разложения EMG.Он определяется как

AR% = 1 — NM не назначено, обнаружено NM × 100%,

, где NM _{неназначенный} — это количество сегментов MUAP, не назначенных структурой разложения EMG, а NM _{обнаружил} — общее количество обнаруженных сегментов MUAP.

Правильный коэффициент классификации

Правильная степень классификации (CCR%) оценивает производительность всей системы разложения ЭМГ. Он определяется как отношение NM _{правильных} (количество правильно разложенных MUAP) к NM _{обнаруженных} (общее количество обнаруженных MUAP):

CCR% = NMcorrectNMdetected × 100%.

Результаты

В нашем исследовании DR% программы обнаружения MUAP для всех реальных и сгенерированных записей ЭМГ достиг 100% за счет использования новой схемы обнаружения сегментов MUAP.

Полное разложение наложенных сигналов привело к заметному улучшению соотношения назначений. В этой статье средние коэффициенты распределения (AR% s) нашей системы декомпозиции составили 99,79% для синтетических сигналов и 98,66 и 91,52% для реальных записей от здоровых участников и участников инсульта, соответственно (перечислены в таблице 1).

Таблица 1 . Разложение происходит из синтетических и реальных сигналов ЭМГ.

На рисунках 1A, B показаны репрезентативные примеры реальных сигналов ЭМГ без шумов и соответственно назначенных сигналов MUAP, соответственно. После разложения классифицированные MUAP были вычтены из исходного сигнала ЭМГ, чтобы получить остаточный сигнал, который показан на рисунке 1C. Всего было обнаружено 216 активных сегментов MUAP с AR% 99,54% для сигналов, показанных на рисунке 1.Только один сегмент MUAP в этом случае (отмечен жирной стрелкой на рисунке 1D) не может быть назначен предлагаемой структурой.

Рисунок 1 . (A – C) — это, соответственно, реальные сигналы ЭМГ от здорового субъекта, сигналы назначенного потенциала действия двигательной единицы (MUAP) и остаточный сигнал путем вычитания назначенных сигналов MUAP из исходного сигнала. (D – F) — это, соответственно, детали секции сигналов, обозначенной на панелях (A – C) .

На рис. 2 показаны типичные результаты разложения на основе синтетического ЭМГ-сигнала вместе со схемами возбуждения и шестью идентифицированными формами сигналов шаблона MUAP. На рисунке 2A показаны формы сигнала шаблона MUAP, разложенные на основе сигнала, показанного на рисунке 2B. На рис. 2В показан синтетический ЭМГ-сигнал без шума. На рисунке 2C показаны соответствующие шаблоны активации MU для каждого класса MU, идентифицированного структурой декомпозиции.

Рисунок 2 .Пример результата разложения на основе синтетического сигнала ЭМГ. (A) Шаблонные формы сигналов потенциала действия моторного агрегата для всей последовательности потенциалов действия моторного агрегата, разложенные на основе сигнала, показанного в (B). (B) Обезшумленный сигнал на основе синтетического сигнала ЭМГ. (C) Результирующие схемы включения моторных единиц (MU) для каждого класса MU, идентифицированного всей системой разложения.

На рисунке 3 представлен один пример результатов разложения пациента, перенесшего инсульт.На рис. 3A показаны формы сигналов шаблона MUAP для трех MUAPT, идентифицированных по очищенному от шума сигналу (показанному на рис. 3B). На рисунке 3C показаны соответствующие шаблоны активации MU для каждого класса MU, идентифицированного структурой декомпозиции.

Рисунок 3 . Результаты декомпозиции на основе реальных сигналов ЭМГ от инсульта. (A) Шаблонные формы сигналов потенциала действия моторного агрегата для всей последовательности потенциалов действия моторного агрегата, разложенные на основе сигнала, показанного в (B).(B) Обезшумленный сигнал на основе сигнала ЭМГ удара. (C) Относительные схемы включения моторных единиц (MU) для каждого класса MU, идентифицированного всей системой разложения.

Таблица 1 иллюстрирует результаты разложения на основе синтетических и реальных сигналов ЭМГ. Результаты разложения синтетических сигналов сравнивались с известной информацией модели ЭМГ. Результаты реальных сигналов ЭМГ сравнивались с ручным анализом разложения (предполагаемый золотой стандарт), выполненным опытным нейрофизиологом.

Согласно таблице 1, CCR% составлял 87,23% для синтетических сигналов ЭМГ и 88,63 и 94,45% для реальных записей от здоровых субъектов и пациентов, перенесших инсульт, соответственно.

Точные результаты кластеризации имеют решающее значение для производительности декомпозиции. В нашем исследовании мы выполнили этап уточнения кластеров, чтобы повысить точность результатов. Уточнение кластера в этом случае включало удаление недопустимых кластеров и разделение одного неправильно идентифицированного кластера на два или более кластера.На рисунке 4A показан кластер MU после предварительной кластеризации, где два кластера были обнаружены неправильно сгруппированными из-за сходства их сигналов. Дальнейшее уточнение кластеризации было выполнено на основе методов, описанных в разделе «Кластеризация и уточнение с использованием метода минимального связующего дерева (MST)», где был принят метод MST для дальнейшего разделения ошибочного кластера на два отдельных кластера MU, как показано на рисунке 4B. Следуя этому методу, ошибочный кластер был успешно разделен на два отдельных MU-кластера.

Рисунок 4 . Результат уточнения кластера. (A) Моторный блок (MU) срабатывает неправильно после первоначального кластеризации. (B) Два правильных срабатывания MU (отображаются, соответственно, черным и синим цветом), разделенные по кластерному уточнению.

Весь процесс анализа проводился с использованием специального сценария MATLAB и выполнялся на настольном компьютере Intel i7 2,5 ГГц. Среднее время обработки для разложения данных ЭМГ длительностью 10 с составляло примерно 15–20 мин.

Обсуждение

Разложение

ЭМГ широко используется для получения информации об изменениях характеристик двигательных единиц у пациентов с инсультом (30). Достижение полной и точной картины возбуждения двигательных единиц жизненно важно для понимания патологических изменений у пациентов, а также для клинической диагностики и лечения. Следовательно, цель этой структуры разложения EMG состоит в том, чтобы идентифицировать полные сегменты MUAP в сигнале EMG и точно классифицировать их на составляющие MUAPT.Как формы волны шаблона, так и частота импульсов MUAPT в значительной степени зависят от конфигурации игольчатого электрода, относительного положения электрода по отношению к мышечным волокнам, уровня сокращения и патологического состояния мышцы. В этом исследовании мы разработали структуру декомпозиции сигнала ЭМГ, основанную на новом методе сегментации MUAP и разрешении наложенных форм сигналов MUAP. Результаты показали высокую производительность разложения с высокими значениями DR%, AR% и CCR%.Следует отметить, что CCR% s, полученный для ЭМГ-сигналов пациента, перенесшего инсульт, был выше, чем в двух других состояниях (сигналы от моделируемых и здоровых субъектов), что указывает на потенциальное клиническое применение этого метода при оценке нейрогенных расстройств. Вероятно, это связано с хорошо изученным процессом денервации, который происходит у пациентов, перенесших инсульт (30). Скомпрометированный набор боевых единиц в этих случаях часто приводит к более редким схемам стрельбы боевых единиц и, следовательно, к более высокой точности идентификации.

Высокое значение DR% имеет решающее значение, поскольку успешное извлечение MUAP сильно влияет на последующие процедуры декомпозиции и, следовательно, на AR% и CCR%. Все активные сегменты MUAP и сегменты покоя составляют весь сигнал ЭМГ. Из-за несоответствия сигналов прямая идентификация сегментов MUAP является более сложной задачей, чем идентификация периодов покоя. Таким образом, мы использовали метод оценки жесткого порога вейвлета для ослабления инструментальных и фоновых шумов, а затем применили новую схему сегментации, основанную на обнаружении неподвижных сегментов.Все активные сегменты MUAP были дополнительно отсоединены путем вычитания остальных сегментов из исходного сигнала. Использование модифицированной схемы сегментации значительно повысило производительность, достигнув значения DR%, равного 100%, и продемонстрировав полное обнаружение всех активных сегментов MUAP. Обычные методы сегментации часто не позволяют идентифицировать некоторые активные MUAP, даже при использовании различных жестких порогов обнаружения, из-за сложности аномальной формы волны (26). Следовательно, такое полное обнаружение MUAP — достижение DR% 100% — вряд ли может быть достигнуто с использованием традиционных подходов.

Сегменты потенциала действия моторного блока, обнаруженные вышеупомянутым способом, могут быть либо изолированными сегментами MUAP, либо наложенными формами сигналов MUAP. Затем изолированные / перекрывающиеся сегменты MUAP были разделены на основе методов распознавания тетра- или гексафазной формы волны. Сегменты с более чем четырьмя фазами MUAP для здоровых субъектов или шестью фазами для субъектов с инсультом, как правило, признавались содержащими наложенные MUAP и разделялись для дальнейшего анализа для разрешения наложения. Таким образом, группируя сегменты на основе их изолированных характеристик MUAP в первую очередь, эффективность системы декомпозиции была значительно улучшена. Реализованный метод выравнивания основного пика дополнительно служил для улучшения методической различимости MUAP, происходящих из разных кластеров MU, что приводило к более точным и эффективным результатам.

В нашем исследовании формы сигналов MUAP были сгруппированы с использованием алгоритма иерархической кластеризации с одной связью. Этот метод подходит для кластеризации MUAP с медленным изменением и не зависит от порядка представления образцов. Однако результаты кластеризации очень чувствительны к значению дискриминационного порога.Таким образом, результаты кластеризации были проверены путем визуального осмотра. Недействительные кластеры были исключены или снова разделены с помощью алгоритма MST, чтобы гарантировать, что все окончательные кластеры действительны. Кроме того, алгоритм нечетких значений k основан на минимизации функции глобальной стоимости, которая связана с его способностью к классификации. Мы постоянно работаем над дальнейшей интеграцией этих двух алгоритмов кластеризации и тем самым для достижения оптимальных результатов кластеризации.

Чтобы получить полное разложение ЭМГ, наложенные формы сигналов должны быть преобразованы в составляющие их MUAP.Этот этап является наиболее трудоемкой и важной процедурой во всей структуре декомпозиции ЭМГ. Поскольку важно получить высокоуровневый AR% и полную информацию, постоянное достижение AR% s более 90% с помощью новой структуры представляет собой заметное улучшение по сравнению с уровнем классификации 67%, достигнутым нашими предыдущими методами (25). Обычно используются два типичных подхода к разрешению наложенных сигналов: отслаивание и моделирование (31). В этом исследовании мы разрешили наложенные формы сигналов, используя подход отслаивания, основанный на методе псевдокорреляции, который повышает эффективность разрешения.Несмотря на его очевидную эффективность, следует отметить, что метод отслаивания неспособен идентифицировать формы волны MUAP, которые накладываются деструктивным образом (1). Разрешение формы сигнала на основе моделирования может дать более точное разделение, но также требует больше времени. Таким образом, определение метода, который повышает эффективность и точность разложения наложенных сигналов, остается в центре внимания для дальнейшего изучения.

Таким образом, была разработана эффективная структура разложения ЭМГ.Во-первых, мы использовали новый метод извлечения сегментов MUAP для обнаружения всех активных сегментов MUAP. Эта процедура была основана на обнаружении порога амплитуды и распознавании сегмента покоя. Затем мы сгруппировали сегменты MUAP в одиночные и перекрывающиеся формы сигналов, используя четырехфазные или гексафазные схемы обнаружения, чтобы сэкономить размер буфера и повысить эффективность вычислений. В-третьих, все распознанные отдельные сегменты MUAP были выровнены с основным пиком в центре для эффективной оценки сходства форм сигналов.Наконец, мы разрешили наложенные формы сигналов, используя подход отслаивания, основанный на измерении PsC. За счет включения нескольких аналитических подходов эта разработанная структура разложения ЭМГ позволяет получать точные и полные результаты без снижения скорости вычислений, что, как мы полагаем, принесет большую пользу клиническим утилитам ЭМГ.

Заявление об этике

Протокол исследования был одобрен Комитетом по этике Западно-Китайского университета Сычуань и Советом по институциональному надзору Третьей больницы Сянъя Центрального Южного университета.

Авторские взносы

XR руководил разработкой предложенного алгоритма декомпозиции, участвовал в экспериментах со здоровыми людьми, сборе и анализе данных, а также в написании статей. CZ участвовал в эксперименте с пациентом с инсультом, сборе данных и написании статей; XL участвовал в наборе пациентов, перенесших инсульт, сборе данных и анализе; и GY участвовали в разработке алгоритмов, сборе и анализе данных. TP участвовал в анализе данных и доработке статьи.YZ участвовал в разработке исследования, разработке алгоритмов, сборе и анализе данных, а также в написании статей.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось в отсутствие каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Финансирование

Эта работа была частично поддержана Национальным фондом естественных наук, больницей реабилитации после рабочих травм провинции Гуандун, Хьюстонским университетом и больницей Третьего Сянъя Центрального южного университета.

Список литературы

2. Pattichis CS, Schizas CN, Middleton LT. Модели нейронных сетей в диагностике ЭМГ. IEEE Trans Biomed Eng (1995) 42 (5): 486–96. DOI: 10.1109 / 10.376153

CrossRef Полный текст | Google Scholar

3. Стольберг Э., Фальк Б., Соноо М., Столберг С., Остром М. Анализ ЭМГ с несколькими MUP — двухлетний опыт повседневной клинической работы. Electroencephalogr Clin Neurophysiol (1995) 97 (3): 145–54. DOI: 10.1016 / 0924-980x (95) 00007-8

CrossRef Полный текст | Google Scholar

7.Зеннаро Д., Веллиг П., Кох В.М., Мошиц Г.С., Лаубли Т. Программный пакет для разложения долгосрочных многоканальных сигналов ЭМГ с использованием вейвлет-коэффициентов. IEEE Trans Biomed Eng (2003) 50 (1): 58–69. DOI: 10.1109 / tbme.2002.807321

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

8. ЛеФевер Р.С., Де Лука С.Дж. Процедура разложения миоэлектрического сигнала на составляющие его потенциалы действия — часть I: техника, теория и реализация. IEEE Trans Biomed Eng (1982) 29 (3): 149–57.DOI: 10.1109 / tbme.1982.324881

CrossRef Полный текст | Google Scholar

9. McGill KC, Cummins KL, Dorfman LJ. Автоматическая декомпозиция клинической электромиограммы. IEEE Trans Biomed Eng (1985) 32 (7): 470–7. DOI: 10.1016 / 0013-4694 (83) 92253-8

CrossRef Полный текст | Google Scholar

10. Сташук Д., Де Брюин Х. Автоматическое разложение селективных миоэлектрических сигналов, обнаруженных иглой. IEEE Trans Biomed Eng (1988) 35 (1): 1–10. DOI: 10.1109 / 10,1330

CrossRef Полный текст | Google Scholar

11. Hassoun MH, Wang C, Spitzer A. NNERVE: извлечение повторяющихся векторов нейронной сетью для электромиографии. I. Алгоритм. IEEE Trans Biomed Eng (1994) 41 (11): 1039–52. DOI: 10.1109 / 10.335842

CrossRef Полный текст | Google Scholar

12. Christodoulou CI, Pattichis CS. Неконтролируемое распознавание образов для классификации сигналов ЭМГ. IEEE Trans Biomed Eng (1999) 46 (2): 169–78.DOI: 10.1109 / 10.740879

CrossRef Полный текст | Google Scholar

13. Рашид С., Сташук Д., Камель М. Программный пакет для интерактивной классификации потенциала двигательных единиц с использованием нечеткого классификатора k-NN. Программы вычислительных методов Biomed (2008) 89 (1): 56–71. DOI: 10.1016 / j.cmpb.2007.10.006

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

14. Флорестал Дж., Матье П., МакГилл К. Автоматическое разложение многоканальных внутримышечных сигналов ЭМГ. J Electromyogr Kinesiol (2009) 19 (1): 1–9. DOI: 10.1016 / j.jelekin.2007.04.001

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

16. Парсаей Х., Сташук Д.В., Рашид С., Фаркас С., Гамильтон-Райт А. Разложение внутримышечного ЭМГ сигнала. Crit Rev Biomed Eng (2010) 38 (5): 435–65. DOI: 10.1615 / critrevbiomedeng.v38.i5.20

CrossRef Полный текст | Google Scholar

17. Кучаки С., Бустани Р., Парсаи Х. Новый метод выбора признаков для классификации сигналов ЭМГ. 2012 16-й Международный симпозиум CSI по искусственному интеллекту и обработке сигналов (AISP) . Шираз, Фарс, Иран: IEEE (2012). п. 585–90.

Google Scholar

18. Кацис С.Д., Экзархос Т.П., Папалукас С., Голецис Й., Фотиадис Д.И., Сармас И. Двухэтапный метод классификации MUAP, основанный на разложении ЭМГ. Comput Biol Med (2007) 37 (9): 1232–40. DOI: 10.1016 / j.compbiomed.2006.11.010

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

19.Маланда А., Наваллас Дж., Родригес-Фальсес Дж., Родригес-Карреньо И., Хила Л. Методы усреднения для извлечения репрезентативных форм волны из поездов с потенциалом действия двигательных единиц. J Electromyogr Kinesiol (2015) 25 (4): 581–95. DOI: 10.1016 / j.jelekin.2015.04.007

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

20. Николич М., Соренсен Дж., Даль К., Краруп С. Детальный анализ активности двигательных единиц. Труды 19-й Ежегодной Международной конференции Общества инженеров IEEE в медицине и биологии, 1997 г. .Чикаго, Иллинойс, США: IEEE (1997). п. 1257–60.

Google Scholar

21. Андраде А.О., Насуто С.Дж., Киберд П. Извлечение потенциалов действия двигательных единиц из электромиографических сигналов посредством генеративного топографического картирования. J Franklin Inst (2007) 344 (3): 154–79. DOI: 10.1016 / j.jfranklin.2006.10.006

CrossRef Полный текст | Google Scholar

24. Фарина Д., Крозетти А., Мерлетти Р. Модель для генерации синтетических внутримышечных сигналов ЭМГ для проверки алгоритмов разложения. IEEE Trans Biomed Eng (2001) 48 (1): 66–77. DOI: 10.1109 / 10.0

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

25. Рен X, Ху X, Ван З., Ян З. Извлечение и классификация MUAP на основе вейвлет-преобразования и ICA для разложения ЭМГ. Med Biol Eng Comput (2006) 44 (5): 371. DOI: 10.1007 / s11517-006-0051-3

CrossRef Полный текст | Google Scholar

26. Ren X, Yan Z, Wang Z, Hu X. Уменьшение шума на основе разложения ICA и вейвлет-преобразования для извлечения потенциалов действия двигательных единиц. J Neurosci Methods (2006) 158 (2): 313–22. DOI: 10.1016 / j.jneumeth.2006.06.005

CrossRef Полный текст | Google Scholar

28. Мебаркиа К., Бекка Р.Э., Реффад А., Дисселхорст-Клуг С. Распознавание нечетких MUAP при обнаружении HSR-EMG на основе морфологических особенностей. J Electromyogr Kinesiol (2014) 24 (4): 473–87. DOI: 10.1016 / j.jelekin.2014.04.006

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

29. Каримимер С., Маратеб Х. Р., Муцели С., Мансуриан М., Маньянас М.А., Фарина Д.Метод в реальном времени для декодирования нервного импульса к мышцам с использованием одноканальных внутримышечных записей ЭМГ. Int J Neural Syst (2017) 27 (6): 1750025. DOI: 10.1142 / s01217500253

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

30. Ху X, Суреш А.К., Раймер В.З., Суреш Н.Л. Оценка измененных моделей рекрутирования моторных единиц в паретичных мышцах переживших инсульт с помощью поверхностной электромиографии. J Neural Eng (2015) 12 (6): 066001. DOI: 10.1088 / 1741-2560 / 12/6/066001

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Компонент

React Snackbar — Material-UI

Snackbar предоставляют краткие сообщения о процессах приложения.Компонент также известен как тост.

Snackbars информирует пользователей о процессе, который приложение выполнило или будет выполнять. Они временно появляются в нижней части экрана. Они не должны мешать работе пользователя, и для их исчезновения не требуется ввод данных пользователем.

Snackbars содержат одну строку текста, непосредственно связанную с выполняемой операцией. Они могут содержать текстовое действие, но не могут содержать значки. Вы можете использовать их для отображения уведомлений.

Частота

Одновременно может отображаться только одна закусочная.

Простые закусочные

Простые закусочные, целью которых является воспроизведение поведения закусочной Google Keep.

Индивидуальные закуски

Вот несколько примеров настройки компонента. Вы можете узнать больше об этом в отменяет страницу документации.

Откройте панель успеха

Это сообщение об ошибке!

Это предупреждающее сообщение!

Это информационное сообщение!

Это сообщение об успешном завершении!

  
  Открытая закусочная успеха


  
    Это сообщение об успехе!
  

 Это сообщение об ошибке! 
 Это предупреждающее сообщение! 
 Это информационное сообщение! 
 Это сообщение об успехе!   

Позиционированные закусочные

В широких макетах закусочные можно выровнять по левому краю или по центру, если они последовательно размещаются на одном и том же месте в в нижней части экрана, однако могут быть обстоятельства, при которых размещение закусочной должно быть более гибким. Вы можете управлять положением закусочной, указав опору anchorOrigin prop.

Вверх по центру Вверху вправо Внизу справа Внизу по центру Внизу слева Вверху слева

  {buttons}
<Закусочная
  anchorOrigin = {{вертикальный, горизонтальный}}
  open = {open}
  onClose = {handleClose}
  message = "Я люблю закуски"
  ключ = {вертикальный + горизонтальный}
/>  

Длина сообщения

Некоторые снэкбары с различной длиной сообщения.

Обожаю закуски.

lorem ipsum dolorem

Я люблю конфеты.Я люблю печенье. Я люблю кексы. Я люблю чизкейк. Я люблю шоколад.

Я люблю конфеты. Я люблю печенье. Я люблю кексы.

lorem ipsum dolorem

Я люблю конфеты. Я люблю печенье. Я люблю кексы. Я люблю чизкейк. Я люблю шоколад.

lorem ipsum dolorem

  
  \
    Я люблю чизкейк.Я люблю шоколад.'
  }
/>

  

Переходы

Последовательные закуски

Если необходимо несколько обновлений закусок, они должны появляться по одному.

Показать сообщение AS Показать сообщение B

Snackbars и кнопки с плавающим действием (FAB)

Snackbar должны появиться над FAB (на мобильном устройстве).

Изменить переход

Рост — переход по умолчанию, но вы можете использовать другой.

Grow TransitionFade TransitionSlide Transition

   Grow Transition 
 Переход с постепенным исчезновением 
 Переход между слайдами 
<Закусочная
  open = {state. open}
  onClose = {handleClose}
  TransitionComponent = {состояние.Переход}
  message = "Я люблю закуски"
  ключ = {state.Transition.name}
/>  

Control Slide direction

Вы можете изменить направление перехода Slide.

   Вправо 
 Вверх 
 Влево 
 Вниз 
<Закусочная
  open = {open}
  onClose = {handleClose}
  TransitionComponent = {transition}
  message = "Я люблю закуски"
  ключ = {переход? переход.имя : ''}
/>  

Дополнительные проекты

Для более сложных случаев использования вы можете воспользоваться:

нотистак

Этот пример демонстрирует, как использовать notistack. notistack имеет обязательный API , который упрощает отображение панелей закусок без необходимости обрабатывать их открытое / закрытое состояние. Это также позволяет вам размещать их друг на друге (хотя это не рекомендуется спецификацией Material Design).

Показать снэк-бар Показать успех снек-бар

Доступность

(WAI-ARIA: https://www.w3.org/TR/wai-aria-1.1/#alert)

• По умолчанию закусочная не скрывается автоматически. Однако, если вы решите использовать опору autoHideDuration , рекомендуется дать пользователю достаточно времени для ответа.

---

Онлайн-калькулятор частичного разложения на дроби

Рациональная дробь называется дробью вида:

Если , дробь называется правильной. Обыкновенные дроби это рациональные дроби вида:

, где

— натуральные числа, коэффициенты — действительные числа, а корни полинома — комплексно сопряженный (т. е. ).

Если знаменатель разложить при умножении линейных и / или квадратичных множителей:

,

где — действительные корни полинома порядка соответственно, и где и комплексно сопряженные корни порядка , тогда начальная дробь может быть представлена ​​как:

Каждый линейный множитель вида , содержалась в соответствует разложение вида:

Каждый квадратичный множитель вида , содержалась в соответствует разложению вида:

Наш онлайн-калькулятор находит частичное разложение любой (правильной, неправильной) рациональной дроби.Если исходная дробь является неправильной (т. е. порядок полинома в числителе больше или равен порядку полинома в знаменателе) калькулятор делит числитель на знаменатель и извлекает правильную дробь. Частичное разложение на фракции обычно используется для найти интегралы рациональных выражений.

Пример пошагового решения: Вот.

Quick-R: временной ряд

R имеет обширные возможности для анализа данных временных рядов. В этом разделе описывается создание временного ряда, сезонная декомпозиция, моделирование с использованием экспоненциальных моделей и моделей ARIMA, а также прогнозирование с помощью пакета прогнозов.

Создание временного ряда

Функция ts () преобразует числовой вектор в объект временного ряда R. Формат: ts ( вектор , начало =, конец =, частота =) , где начало и конец — время первого и последнего наблюдения, а частота — количество наблюдений в единицу времени (1 = год, 4 = ежеквартально, 12 = ежемесячно и т. Д.).

# сохранить числовой вектор, содержащий 72 ежемесячных наблюдения
# с января 2009 г. по декабрь 2014 г. как объект временного ряда
myts <- ts (myvector, start = c (2009, 1), end = c (2014, 12), частота = 12)

# подмножество временного ряда (с июня 2014 г. по декабрь 2014 г.)
myts2 <- window (myts, start = c (2014, 6), end = c (2014, 12))

# сюжет серии
сюжет (мыц)

Сезонная декомпозиция

Временной ряд с аддитивным трендом, сезонными и нерегулярными компонентами можно разложить с помощью функции stl () .Обратите внимание, что серию с мультипликативными эффектами часто можно преобразовать в серию с аддитивными эффектами с помощью логарифмического преобразования (т.е. тритонов <- log ( myts ) ).

# Сезонная декомпозиция
fit <- stl (myts, s.window = "period")
plot (fit)

# дополнительные графики
monthplot (myts)
library (прогноз)
seasonplot (myts)

Экспоненциальные модели

Как функция HoltWinters (), в базовой установке, так и функция ets () в пакете прогнозов могут использоваться для подбора экспоненциальных моделей.

# простая экспонента - модель уровня
соответствует <- HoltWinters (myts, beta = FALSE, gamma = FALSE)
# двойная экспонента - уровень модели и тренд
соответствует <- HoltWinters (myts, gamma = FALSE)
# тройная экспонента - уровень модели , тренд и сезонные компоненты
fit <- HoltWinters (myts)

# точность прогноза
библиотека (прогноз)
точность (соответствие)

# прогнозирование следующих трех будущих значений
библиотека (прогноз)
прогноз (соответствие, 3)
график (прогноз (соответствует, 3))

Модели ARIMA

Функцию arima () можно использовать для соответствия модели авторегрессии интегрированных скользящих средних.Другие полезные функции:

отставание ( ts , k )	отложенная версия временного ряда, сдвинутая назад k наблюдений
разница ( ts , разница = d )	разность временного ряда d раз
ndiffs ( TS )	Количество разностей, необходимых для достижения стационарности (из пакета прогнозов)
acf ( ts )	автокорреляционная функция
pacf ( ts )	частичная автокорреляционная функция
adf. тест ( ts )	Расширенный тест Дики-Фуллера. Отказ от нулевой гипотезы предполагает, что временной ряд является стационарным (из пакета tseries)
Box.test ( x , type = "Ljung-Box")	Тест Порманто, что наблюдения в векторных или временных рядах x независимы

Обратите внимание, что в пакете прогнозов есть несколько более приятные версии acf () и pacf () , которые называются Acf () и Pacf () соответственно.

# соответствие модели ARIMA порядка P, D, Q
fit <- arima (myts, order = c (p, d, q)

# точность прогноза
библиотека (прогноз)
точность (соответствие)

# прогнозирование следующих 5 наблюдения
библиотека (прогноз)
прогноз (соответствие, 5)
график (прогноз (соответствие, 5))

Автоматизированное прогнозирование

Пакет прогнозов предоставляет функции автоматического выбора экспоненциальных моделей и моделей ARIMA. Функция ets () поддерживает как аддитивные, так и мультипликативные модели.Функция auto.arima () может работать как с сезонными, так и несезонными моделями ARIMA. Модели выбираются, чтобы максимизировать один из нескольких критериев соответствия.

библиотека (прогноз)
# Автоматическое прогнозирование с использованием экспоненциальной модели
fit <- ets (myts)

# Автоматическое прогнозирование с использованием модели ARIMA
fit <- auto.arima (myts)

Идем дальше

Есть много хороших онлайн-ресурсов для изучения анализа временных рядов с помощью R.К ним относятся небольшая книга R для временных рядов Аврил Чохлан и манипулирование временными рядами DataCamp в курсе R Джеффри Райана.

.