Смеси нормальных законов в задаче поиска опорных точек по сигналу миограммы

Данная статья посвящена исследованию вероятностных характеристик миограммы, представляющей собой запись электрической активности мышц. Она повсеместно используется в медицинских исследованиях, в том числе для определения опорных точек в задаче локализации функциональных областей головного мозга. Предлагается в качестве математической модели шума миограммы использовать конечные сдвиг-масштабные смеси нормальных законов. Задача разделения смесей решается с помощью стохастического EM (expectation–maximization) алгоритма, и полученные данные используются для нахождения точек привязки на основе CUSUM-статистик. Далее проводится сравнительный анализ нового алгоритма с уже используемым в МЭГ-центре методом, основанным на пороговой обработке оконной дисперсии.