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基于非线性动力学方法的时间序列处理

     

摘要

因神经系统复杂的生理机理,EEG信号分析一直是信号处理领域研究中的难点问题.本文简要介绍并分析了现有对非线性时间序列进行数值分析的手段,包括Lyapunov指数、分数维、测度熵以及多种复杂性测度等.在考虑传统分析手段的优缺点,以及原有的复杂性分析方法的基础上,提出了分级加权复杂性测度的定义和计算步骤.脑电数据的临床处理结果表明,这种方法能够较好地区分脑功能的不同状态.分级加权复杂性测度考虑了多临界点的映射,通过调整权数可更大限度地提取时间序列中有用的信息,从而提高对不同状态的区分率.

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