發(fā)布時間：2017-08-11 12:21

  本文關(guān)鍵詞：基于非線性格蘭杰因果關(guān)系的生物醫(yī)學(xué)信號分析

  更多相關(guān)文章： 生物醫(yī)學(xué)信號 格蘭杰因果關(guān)系 核方法 非線性 模糊化

【摘要】：生物醫(yī)學(xué)信號分析在醫(yī)學(xué)的研究中一直具有較高的地位,計算機(jī)和數(shù)字信號處理技術(shù)的快速發(fā)展也為生物醫(yī)學(xué)信號分析應(yīng)用提供了技術(shù)上的可行性。數(shù)字信號處理方向的發(fā)展進(jìn)步與醫(yī)學(xué)信號方面的革新往往息息相關(guān)。兩者一道促進(jìn)生物醫(yī)學(xué)信號在特征抽象、測量和病理應(yīng)用等方面產(chǎn)生新的發(fā)展。生物醫(yī)學(xué)信號的發(fā)展也讓人類在醫(yī)學(xué)層次上認(rèn)識和了解自己的身體。生物電信號間的因果關(guān)系能夠反映出生理網(wǎng)絡(luò)中的聯(lián)系。為了降低生理網(wǎng)絡(luò)研究的復(fù)雜性,本文采用非線性格蘭杰因果算法來計算生理信號間的因果關(guān)系系數(shù),從而推斷生理網(wǎng)絡(luò)間的因果影響。工作內(nèi)容歸納如下:一、本文基于核方法將格蘭杰因果關(guān)系擴(kuò)展到非線性空間,并用于分析癲癇腦電和心電信號之間的因果關(guān)系。目前在分析信號因果關(guān)系的主流方法便是由格蘭杰提出的,在非線性的生理信號方面,格蘭杰因果理論難以繼續(xù)適用。為了促進(jìn)生理信號間因果關(guān)系的進(jìn)一步研究,本文采用利用模式分析中的核方法,將格蘭杰因果關(guān)系擴(kuò)展到非線性空間,并對癲癇腦電和心電的因果關(guān)系進(jìn)行分析。通過比較樣本腦電和心電之間的因果關(guān)系系數(shù),發(fā)現(xiàn)腦電對心電有較為顯著的因果影響,相對于正常人,癲癇患者腦電對心電的影響較弱。二、本文基于非線性格蘭杰因果理論對睡眠生理信號進(jìn)行了因果分析。本文分別選取了睡眠期和清醒期的腦電、心電和血壓信號,采用非線性格蘭杰因果關(guān)系算法來分析三種信號之間的因果影響。通過對比樣本睡眠期和清醒期三種信號之間的因果關(guān)系系數(shù),發(fā)現(xiàn)腦電對心電有顯著的因果影響,腦電對血壓有顯著的因果影響,心電對血壓有顯著的因果影響。睡眠階段這種因果影響顯著程度更為明顯,從而說明人在睡眠時期的生理信號更準(zhǔn)確的反映了生理特性。三、本文基于模糊化核函數(shù)實現(xiàn)非線性格蘭杰因果關(guān)系算法,并使用這種算法對癲癇樣本腦電和心電因果影響做了分析。分別利用高斯核函數(shù)、sigmoid核函數(shù)以及相對應(yīng)的模糊化核函數(shù),使用非線性格蘭杰因果算法來分析癲癇腦電和心電,研究結(jié)果表明,使用四種核函數(shù)均可以較為顯著的區(qū)分腦電和心電的因果關(guān)系。相對于普通核函數(shù),使用模糊化算法可以較為顯著的節(jié)約仿真時間。此外,由于sigmoid函數(shù)是有條件的核函數(shù),因而模糊化高斯核函數(shù)具有更好的普適性。
【關(guān)鍵詞】：生物醫(yī)學(xué)信號 格蘭杰因果關(guān)系 核方法 非線性 模糊化
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R318;TN911.6
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 研究背景及其意義9-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 論文研究內(nèi)容與章節(jié)安排12-15
• 第二章 生物醫(yī)學(xué)信號和非線性模式分析相關(guān)理論15-31
• 2.1 測量生物電的相關(guān)知識15
• 2.2 腦電信號的產(chǎn)生及采集15-21
• 2.2.1 腦電信號產(chǎn)生原理15-19
• 2.2.2 腦電圖的類型19-20
• 2.2.3 心電信號的基礎(chǔ)知識20-21
• 2.3 癲癇的基本知識21-25
• 2.4 非線性模式識別理論25-30
• 2.4.1 模式分析算法簡介25-27
• 2.4.2 核方法的簡介和性質(zhì)27
• 2.4.3 核函數(shù)的特點27-28
• 2.4.4 核函數(shù)的相關(guān)計算28-29
• 2.4.5 核函數(shù)在模式分析領(lǐng)域的具體步驟29-30
• 2.5 本章小結(jié)30-31
• 第三章 非線性格蘭杰因果關(guān)系以及癲癇信號因果分析31-40
• 3.1 非線性格蘭杰因果關(guān)系理論31-33
• 3.1.1 非線性格蘭杰因果關(guān)系概述31
• 3.1.2 線性空間因果理論分析31-32
• 3.1.3 核方法和非線性空間的因果理論分析32-33
• 3.2 因果算法準(zhǔn)確性檢查33-34
• 3.2.1 耦合Henon網(wǎng)絡(luò)函數(shù)33-34
• 3.3 癲癇樣本腦電和心電之間的因果關(guān)系34-39
• 3.3.1 實驗數(shù)據(jù)及分析方法34-35
• 3.3.2 實驗結(jié)果與分析35-39
• 3.4 本章小節(jié)39-40
• 第四章 基于非線性格蘭因果關(guān)系的睡眠生理信號分析40-48
• 4.0 睡眠生理信號簡介40-41
• 4.1 睡眠生理信號包含的信息41-42
• 4.2 非線性因果檢驗應(yīng)用于睡眠生理信號42-47
• 4.2.1 實驗數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)預(yù)計處理42
• 4.2.2 實驗方法42
• 4.2.3 實驗結(jié)果與分析42-47
• 4.3 本章小節(jié)47-48
• 第五章 基于模糊核的格蘭杰因果關(guān)系及對癲癇信號分析48-61
• 5.1 模糊化理論簡單介紹48-50
• 5.2 sigmoid函數(shù)和Gaussian函數(shù)的模糊化50-52
• 5.3 基于模糊核非線性格蘭杰因果算法在癲癇信號分析中的應(yīng)用52-60
• 5.3.1 實驗數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)預(yù)處理52-53
• 5.3.2 實驗方法53-54
• 5.3.3 數(shù)值計算結(jié)果與分析54-60
• 5.4 本章小節(jié)60-61
• 第六章 總結(jié)與展望61-62
• 參考文獻(xiàn)62-65
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文65-66
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項目66-67
• 致謝67

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本文編號：656087