混沌时间序列的相空间重构研究

本文以Takens的坐标延迟嵌入理论为基础,研究了混沌时间序列的相空间重构问题,并用互信息量法计算延迟,假邻近法(FNN)和Liangyue Cao方法的联合方法计算最小嵌入维数。最后通过Lorenz时间序列进行仿真实验,实验结果证明了这种相空间重构方法的有效性。     

动态心电图心室长间期的临床意义

目的通过观察动态心电图(DCG)长R-R间期分析其产生的病因及临床意义。方法选择我院2003年～2007年住院及门诊患者的DCG,捡出了42例非全程房颤>2.0s、全程房颤>2.5s的长R-R间期出现3次及3次以上者。结果非全程房颤>2.0s、全程房颤>2.5s者多发生在(1)年龄较大、伴有心血管疾病患者中冠心病占54.8%,年龄>68岁者占66.7%。(2)窦房结、房室结或双结功能下降22例(占52.4%),其中有5例被确诊病窦综合征(SSS)(占22.7%)。结论非全程房颤>2.0s、全程房颤>2.5s的长R-R间期多数由窦性停搏、窦房传导阻滞(SAB),房室传导阻滞(AVB)。为临床初步判断窦房结、房室结的功能及诊断SSS提供了较为可靠的依据。利于临床对病情的观察、治疗的选择、预防危险的发生及对病人是否需要及时安置起搏器提供了可靠的依据。     

动态心电图长R-R间期临床分析

目的:对动态心电图中长R-R间期(房颤除外)进行临床分析,并探讨其产生的原因及临床意义。方法:回顾性分析2009年6月-2011年6月间2 500例动态心电图中65例R-R间期延长者(且R-R间期均﹥2.0 s为标准),统计导致长间歇的各类病因和心电图改变。结果:长R-R间期的总发生率为2.60%(65/2 500),50岁以上者占92.30%(60/65)。病因以冠心病、高血压多见。导致长间歇的心电图改变从高到低依次为窦性停搏43.08%(28/65),房性早搏未下传20.00%(13/65),二度Ⅱ型房室传导阻滞18.46%(12/65),二度I型房室传导阻滞10.77%(7/65),二度窦房传导阻滞3.08%(2/65),房速后代偿3.08%(2/65),三度房室传导阻滞1.54%(1/65)。结论:24小时动态心电图是长R-R间期检测的既有效又安全的方法。认识导致长R-R间期发病的病因,以及了解引起各类心电图改变的原因,对临床工作有重大的意义。     

基于相空间重构-SVM的公交客流量预测研究

提出了一种基于相空间重构与支持向量机预测公交客流量的新方法.应用互信息法计算公交客流量时间序列的最优时间延迟;应用Ca0氏方法计算其最佳嵌入维数;然后计算出最大Lyapunov指数,证实客流节存在混沌现象.建立相空间重构-支持向量机预测模型并确定训练样本对,对公交客流量数据进行预测.实例证明,该方法能有效地进行客流量预测.     

人体步态复杂度的递归图和递归定量分析研究

为了准确分辨并识别不同人体的步态特征,提出采用递归图和递归定量分析的方法,计算人体步态非线性时间序列的复杂度。首先利用互信息和伪邻近法分别计算得到合适的延时时间和嵌入维数,根据相空间重构的原理将一维时间序列扩展到高维相空间中,获得时间序列在高维空间中邻近点的分布规律和运动特点。构建了患有帕金森疾病的老年人、健康老年人和健康年轻人的步态信号递归图,可以直观定性分析和评估这3组人群的步态信号的空间分布程度,其中健康人群最复杂。采用递归定量分析,量化了人体步态的复杂度,结果表明,患有帕金森疾病的人群的步态复杂度最小,而且独立样本t检验显示了3组人群的复杂度具有显著的差异性。该方法简单可行,可以准确地对不同年龄和帕金森疾病的人群进行分类识别,有利于人体健康监测和诊断研究。     

癫痫EEG信号相空间重构参数的计算和分析

根据癫痫发作过程中,EEG信号表现出来的发作间期和发作期2种不同的状态,通过分析发现在该过程中大脑动力系统存在不同的动力学嵌入空间,存在不同的吸引子。还应用伪邻点法、互信息法和C-C方法进行了推导和仿真,对2种不同状态进行相空间重构,确定了癫痫病人不同状态EEG不同吸引子的参数,并在此基础上提出了若干新的见解。     

基于相空间重构的心冲击信号房颤检测方法

针对房颤事件中的节律异常特性，提出应用相空间重构算法提取心冲击(ballistocardiogram， BCG)信号的二维节律特征，并对重构过程中的最优嵌入维数和时间延迟参数进行了讨论.首先，将心脏搏动视为非线性动力学系统，应用相空间重构理论将一维时间序列映射到高维相空间中，从而获取BCG信号中表征房颤过程节律异常的相空间轨迹特征.其次，探讨了重构过程中适于房颤诊断的最优嵌入维数和时间延迟参数，并结合卷积神经网络实现了对房颤的智能诊断.最终，通过对59名受试者提取到的2000组BCG数据进行十折交叉验证，所提方法的分类准确率达到91.00%，与基于经典时频特征的机器学习方法相比较，有较为明显的提高，从而验证了所提方法的优越性.     

基于数字水印的PDF文档版权保护技术

数字版权管理体系中,采用技术手段(数字水印)保护数字产品的版权,阻止盗版、侵权行为日益重要.本文针对PDF文档中的版权保护问题,首先讨论了数字水印的必要性及文本数字水印的现状,然后针对网络传播中的关联性和继承性问题,设计了参考模型,提出了一个应用于PDF文档各个流程的版权保护解决方案,并对该方案从关联性、继承性、健壮性、实用性等方面进行了评价.     

恒星环境下β衰变中相空间函数的修正

对恒星环境下β衰变的相空间积分进行了讨论.计算中考虑了Fermi函数、形状修正因子、子核反冲效应这几个方面对相空间积分的影响,以10C(βt)10N反应为例给出了不同温度下电子的Fermi-Dirac分布对相空间积分的影响.结果表明:低温下电子的Fermi-Dirac分布对相空间积分的影响很小,可以忽略;高温下电子的Fermi-Dirac分布对相空间积分的影响较明显.因此在恒星环境下讨论温度的影响是很必要的.所推导的方法不仅适用于精确求解β衰变的相空间积分,还可以推广到其他弱相互作用的相空间积分的计算.     

基于PDF模型的泥沙起悬概率

该文基于动理学理论的方法,研究了明渠紊流中均匀泥沙的起悬概率。首先通过对颗粒受力特征的分析,得到了相空间中颗粒运动概率密度函数(probability densityfunction,PDF)所满足的输运方程。然后通过对PDF输运方程进行无量纲化,分析比较各物理量的大小,进而用摄动法解得了PDF的近似解。最后对得到的PDF在一定的速度范围内积分,得到了泥沙的起悬概率。该文得到的PDF近似解描述了颗粒在紊流中的随机运动特征,可以反映颗粒受的外力、浓度梯度及紊流强度梯度对颗粒运动的影响,基于此得到的起悬概率与实验资料符合较好。     

动态心电的交互信息及分析技术研究

研究发现,动态心电图RR间期序列的交互信息,与随机运动和周期运动的交互信息明显不同,处于两者之间.1 d中不同时段,患单支冠脉病变、多支冠脉病变和糖尿病病人RR间期交互信息的特征与正常健康人存在差异.同样的情况下,病状越严重,相应RR间期的交互信息越大.     

金融市场中的交互信息

在金融市场应用方面强调了在构造状态空间时选择最佳时间延滞的重要性,选择时间延滞的单值系统方法具有局限性,分析金融时间序列需要一个测量相关性更一般的方法,运用交互信息准则测量相关性,提出了基于金融时间序列的交互信息准则的新方法,当金融时间序列为高斯分布,选择时间延滞的两种方法具有相同的结果。     

多变量时间序列复杂系统的相空间重构

根据单变量时间序列相空间重构思想 ,提出了多变量时间序列描述的复杂系统的相空间延迟重构方法 .对每一分量的时间序列 ,分别利用互信息最小法确定最佳延迟时间间隔 ,最小嵌入维数的选取方法是单变量时间序列情况下虚假邻点法的推广 .给出了q阶广义关联积分和q阶广义关联维数的计算公式 ,并证明了广义关联维数与所用范数无关 .计算了Lorenz系统按前 2个变量进行重构时的最佳延迟时间间隔和最小嵌入维数 .计算结果表明 ,用多变量时间序列重构比用单变量时间序列重构所需的数据长度要短得多且在方法上更有效     

基于联合熵的多变量混沌时间序列相空间重构

提出了一种多变量混沌时间序列的联合熵扩维法(JEED),为多变量时间序列的预测构造了有效的模型输入向量.首先使用互信息法求混沌系统各观测变量的延迟时间;然后使用联合熵确定各分量的嵌入维数,并按最大熵选择重构分量,不断扩张相空间维数,最终使得重构向量空间包含系统的最大信息量.仿真实验表明因为JEED确定的相空间能提供丰富的信息,在其上进行的神经网络预测取得了比单变量预测方法更好的预测效果.     

交通流的混沌特性分析及其预测

实时准确的短时交通流预测是智能交通系统中实现交通控制和诱导的关键技术之一.首先,采用饱和关联维数法和互信息量法对交通流时间序列的嵌入维数和延迟时间进行计算,并根据计算结果对交通流时间序列进行相空间重构;然后,采用wolf方法计算其最大Lyapunov指数,并对其进行功率谱分析,结果表明,交通流时间序列具有噪声;最后,分别采用基于BP神经网络和RBF神经网络的预测模型对交通流时间序列进行预测,结果表明,2种模型对短时交通流均能较好预测,但后者的预测精度较高,预测速度较快.嵌入维数;延迟时间;相空间重构;BP神经网络;RBF神经网络     

一类时滞随机分布系统的跟踪控制

针对一类具有输入时滞的非高斯随机分布系统,提出了基于广义PI控制器的跟踪控制方法.首先采用B样条模型和非线性权模型来建立概率密度函数和控制输入之间的关系,从而将概率密度函数的跟踪问题转化成动态权值的跟踪问题.然后基于线性矩阵不等式技术设计PI控制器,给出了时滞随机分布系统稳定的充分条件,并保证了良好的跟踪性能.最后仿真结果说明了方法的有效性.     

基于相空间重构的神经网络短期风速预测

针对风速具有较强的混沌特性,预测难度较大,提出了一种基于相空间重构的神经网络短期风速预测方法:对数据进行小波降噪,运用互信息法和虚假最近邻点法确定最佳的延迟时间和嵌入维数,对样本空间进行重构,使新的样本能够表征原始时间序列动态特性,更能反映风速变化特性。在此基础上运用BP神经网络进行短期风速预测。实验结果表明短期风速预测精度得到提高。     

基于Voronoi图的洛阳城市绿地系统分析与设计

城市绿地的空间布局和设计是建设生态城市,改善人居环境的重要环节.本文根据Voronoi图的空间分割和邻近查询原理,将城市绿地系统内的每个绿地斑块视作一个发生元,运用Voronoi图分析洛阳城市绿地系统位置分布与服务范围,并依据分析结果,提出洛阳城市绿地系统的空间布局设计方案.     

MIMO信道中空域相关特性分析

利用二维多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)信道模型进行相关性分析,会丢失一维空域信息。为此,建立无视距信号环境下的三维MIMO信道模型,利用VMF(von mises fisher)函数模拟来波信号方位角与俯仰角功率谱分布,并详细推导了考虑与不考虑互耦作用时的空域相关函数的解析表达式。最后,在考虑天线互耦情况下,运用仿真实验分析接收端的信号空域相关性与天线间距、平均达波角及达波角角度扩展之间的关系。实验结果表明,在建筑密集环境下,来波俯仰角扩展和互耦是影响信号间的相关系数的重要因素。