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基于加權(quán)相似性網(wǎng)絡(luò)和水平可視圖的腦電信號(hào)分析方法研究

發(fā)布時(shí)間:2024-02-14 19:43
  生物信號(hào)是現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理的重要研究領(lǐng)域。由于生命體系統(tǒng)的復(fù)雜性,生物信號(hào)通常具有非線(xiàn)性、混沌、非平穩(wěn)等特點(diǎn),屬于非線(xiàn)性時(shí)間序列。正是因?yàn)檫@些特點(diǎn),使得生物信號(hào)分析區(qū)別于一般的信號(hào)處理,成為現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理的一個(gè)重要分支。時(shí)間序列到復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換算法的提出,使得復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)成為時(shí)間序列分析的新工具。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展,形成了成熟的理論體系,在諸多學(xué)科領(lǐng)域得到了大規(guī)模應(yīng)用。本文在已有的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造方法的基礎(chǔ)上,主要對(duì)加權(quán)相似性網(wǎng)絡(luò)和加權(quán)水平可視圖進(jìn)行深入研究。本文總結(jié)了已有的相似性網(wǎng)絡(luò)和加權(quán)水平可視圖構(gòu)造方法,通過(guò)對(duì)當(dāng)前算法的不足之處進(jìn)行改進(jìn),提出了新的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造方法,即改進(jìn)的加權(quán)相似性網(wǎng)絡(luò)和改進(jìn)的加權(quán)水平可視圖方法。論文主要方法和創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)提出了改進(jìn)的加權(quán)相似性網(wǎng)絡(luò)算法。傳統(tǒng)的相似性網(wǎng)絡(luò)在構(gòu)造過(guò)程中由于節(jié)點(diǎn)數(shù)量較少,同時(shí)沒(méi)有引入邊權(quán)值信息,會(huì)造成時(shí)間序列信息的丟失。把癲癇腦電時(shí)間序列平均分段之后,對(duì)每個(gè)子段時(shí)間序列提取12個(gè)時(shí)域統(tǒng)計(jì)特征作為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn),使得節(jié)點(diǎn)數(shù)量增加;計(jì)算節(jié)點(diǎn)間的歐氏距離,設(shè)定閾值,確定節(jié)點(diǎn)間的連邊關(guān)系,并把節(jié)點(diǎn)間的斜率作為連邊權(quán)值,構(gòu)造加權(quán)鄰接矩陣,完成...

【文章頁(yè)數(shù)】:69 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖2.1三種信號(hào):(a)周期信號(hào)(b)勞倫茲系統(tǒng)x分量(c)高斯噪聲信號(hào)圖2.1分別是三種不同信號(hào)采樣得到的時(shí)間序列,都選取了1024個(gè)采樣點(diǎn),可以看

圖2.1三種信號(hào):(a)周期信號(hào)(b)勞倫茲系統(tǒng)x分量(c)高斯噪聲信號(hào)圖2.1分別是三種不同信號(hào)采樣得到的時(shí)間序列,都選取了1024個(gè)采樣點(diǎn),可以看

網(wǎng)絡(luò)基本概念絡(luò)是復(fù)雜系統(tǒng)的一種表現(xiàn)形式,復(fù)雜系統(tǒng)內(nèi)部單元、個(gè)體之間的相互形式來(lái)刻畫(huà)。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)起源于數(shù)學(xué)中的圖論,它的基本構(gòu)成是節(jié)點(diǎn)集網(wǎng)絡(luò)里每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表系統(tǒng)里的一個(gè)實(shí)體單元,兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的邊代表聯(lián)系和相互作用。圖論中定義的圖分為有向圖和無(wú)向圖,同樣,復(fù)雜和無(wú)向網(wǎng)絡(luò)。無(wú)向復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)不考....


圖2.3有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)示意圖

圖2.3有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)示意圖

圖2.3有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)示意圖Small[41]總結(jié)了已有的粗;椒,給出了時(shí)間序列轉(zhuǎn)換為轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)的具體算法該算法在時(shí)間序列粗粒化生成節(jié)點(diǎn)的過(guò)程中融合了時(shí)間序列的原始特征,算法的實(shí)現(xiàn)程如下:(1)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生存在有N個(gè)采樣點(diǎn)的時(shí)間序列12X,X...Xn....


圖2.4可視圖算法示意圖

圖2.4可視圖算法示意圖

則節(jié)點(diǎn)xa和xc之間存在邊連接;否則不存在邊連接。具體過(guò)程如圖2.4所示。圖2.4可視圖算法示意圖圖2.4是一個(gè)由6個(gè)樣本點(diǎn)組成的時(shí)間序列的可視規(guī)則示意圖。對(duì)應(yīng)的可視圖有6個(gè)節(jié)點(diǎn)。對(duì)于節(jié)點(diǎn)1,其與節(jié)點(diǎn)2相連,判斷節(jié)點(diǎn)1和節(jié)點(diǎn)3之間是否存在邊連接時(shí),用....


圖2.5完全三角形和三元組示意圖

圖2.5完全三角形和三元組示意圖

聚類(lèi)系數(shù)也是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的重要特征之一度的系數(shù),它描述了網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)小網(wǎng)絡(luò)之間的v1連接于節(jié)點(diǎn)v2,節(jié)點(diǎn)v2連接于節(jié)點(diǎn)v3,象體現(xiàn)了部分節(jié)點(diǎn)間存在的密集連接性質(zhì),可系數(shù)定義為:3()()iNiCCNi完全三角形個(gè)數(shù),即與節(jié)點(diǎn)i相連的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)以第i個(gè)節(jié)點(diǎn)為中央頂....



本文編號(hào):3898507

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