Visualisierung multivariater Zeitreihen mit der "Symbolic Aggregate Approximation"

Abstract

In dieser Studienarbeit über "Visualisierung multivariater Zeitreihen mit der Symbolic Aggregate Approximation" wurde eine grafische Benutzeroberfläche programmiert, die potentiell lange Zeitserien als klassische Liniendiagramme darstellt, mit Hilfe der Symbolic Aggregate Approximation diskretisiert und anschließend als Chaos Game Representation wiedergibt. Der Fokus dabei wurde auf die gemeinsame Analyse zwischen den Liniendiagrammen und der Chaos Game Representation, dem sogenannten "Brushing & Linking", gelegt. Als Testserien kamen EKG-Daten von der MIT-BIH Arrhythmia Database zum Einsatz. Ziel der Tests war herauszufinden, ob man durch Chaos Game Representation - Bitmaps verschiedene Herzerkrankungen darstellen und anhand markanter Merkmale wiedererkennen kann. Bei der Analyse der Bitmaps stellte sich jedoch heraus, dass keine Aussage über Herzerkrankungen getroffen werden können. Die Hauptgründe dafür liegen in der Definition des Sinusrhythmus mit seiner Frequenz und bei den Darstellungen der Ableitungen. Werden jedoch einzelne Herzschläge von Menschen verglichen, sind Unterschiede in der Struktur bzw. in der Häufigkeit der Verteilungen einzelner Kästchen im Chaos Game Representation - Bitmap zu erkennen. Daraus lässt sich aus der angewandten Methode kein praktischer Nutzen für die Erkennung von Herzerkrankungen ableiten.