最小绝对偏差法改进的Cole参数提取：一种鲁棒方法

"该文提出了一种改进的基于最小绝对偏差法(Cole参数提取)的方法，用于提高生物阻抗谱(BIS)分析的准确性。在生物阻抗谱中，Cole函数是一个重要的工具，用于模拟生物组织的电特性。Cole参数包括R-0、R-无穷大、α和τ，它们提供了关于组织生理或病理状态的关键信息。传统的最小二乘(Least Squares, LS)拟合方法在处理噪声和异常值时可能不够稳定，而新提出的最小绝对偏差(Least Absolute Deviation, LAD)方法则显示出了更好的鲁棒性。通过综合仿真实验，LAD方法在面对异常值、随机噪声和不同干扰情况时，表现出了优于LS方法的性能。这一改进的提取方法为生物阻抗研究提供了更可靠的数据分析手段。" 在生物阻抗谱分析中，Cole函数是一个关键的数学模型，它能够描述生物组织随频率变化的阻抗行为。Cole参数的准确提取对于理解组织的生理状态至关重要。例如，R-0代表无频率时的纯电阻，R-无穷大表示高频下的电阻，α是表征电容性的角度，τ则与组织的电荷转移时间有关。然而，由于测量数据中可能存在噪声和异常值，传统的最小二乘拟合方法可能会受到这些因素的影响，导致提取的参数偏离真实值。 针对这个问题，该研究引入了最小绝对偏差方法。LAD方法以其对异常值和噪声的鲁棒性而闻名，它通过最小化观测值与模型预测值之间的绝对差值来拟合数据，而不是平方差。这使得LAD方法在存在异常值的情况下仍能保持良好的拟合效果。文中通过对比实验展示了LAD方法在处理异常值、随机噪声以及特定干扰条件时的优越性，进一步证明了LAD方法在生物阻抗分析中的实用性和可靠性。 这项工作为生物阻抗谱分析提供了一个改进的参数提取策略，对于生物医学领域的研究者来说，它提供了一个更稳健的工具来评估和理解生物组织的电特性，尤其在面对复杂和噪声环境时。采用LAD方法进行Cole参数提取，可以更准确地揭示组织的生理和病理信息，有助于疾病的早期检测和诊断。