Optimalizace algoritmů pro rekurentní kvantifikační analýzu

Abstract

Dostupné aplikácie na výpočet rekurentnej kvantifikačnej analýzy sú limitované dĺžkou signálu, ktoré sú schopné spracovať, neponúkajú možnosť dynamického prahovania a vykreslenia rekurentných grafov. Ukladajú si všetky medzivýpočty do operačnej pamäte, čo zásadne obmädzuje schopnosť vypočítania dlhších vstupných signálov. Táto problematika je riešená implementáciou online algoritmov ako napríklad Welfordov online algoritmus na výpočet smerodajnej odchyľky alebo T-Digest a optimalizovaná implementácia matlabového algoritmu na výpočet hodnôt kvantilu, ktoré nahradzujú potrebu ukladať velké množstvý medzivýpočtov do operačnej pamäte. Výsledkom je aplikácia RQA s grafickým užívateľským rozhraním, ktorá je schopná analýzy dlhších vstupných signálov, vykreslovania rekurentného grafu a heatmapy. Ponúka rôzne metódy výpočtu kvantilu potrebného na výpočet rôznych metód prahovania.

Available applications for computing recurrent quantification analysis are limited by the signal length they are able to process, do not offer the possibility of dynamic thresholding and plotting recurrent graphs. They store all the intermediate calculations in operational memory, which fundamentally limits the ability to compute longer input signals. This issue is addressed by implementing online algorithms such as Welford's online algorithm for computing standard deviation or T-Digest and an optimised implementation of Matlab's algorithm for computing quantile values, which replace the need to store large amounts of intermediate calculations in operational memory. The result is an RQA application with a graphical user interface that is capable of analysing longer input signals, plotting a recurrent graph and a heatmap. It offers different methods to calculate the quantile required for different thresholding methods.