近年來(lái),隨著復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)在理論、工程等各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,從時(shí)間序列到復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)換方法開(kāi)始定義各種規(guī)則將時(shí)間序列的各種信息轉(zhuǎn)換保留于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)和連邊中,并分析相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的指標(biāo)來(lái)反映時(shí)間序列的特征,為時(shí)間序列的處理提供了一種全新的角度。本文回顧了從時(shí)間序列到復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的代表性算法：周期網(wǎng)絡(luò)、遞歸網(wǎng)絡(luò)、可視圖算法、頻率-度算法和隨機(jī)游走網(wǎng)絡(luò)。我們分析了這些算法的特點(diǎn),并總結(jié)了相關(guān)的應(yīng)用。對(duì)此提出了新的算法,并將新算法應(yīng)用于心電信號(hào)的處理分析�；趯�(duì)前人算法的總結(jié)歸納,我們利用自回歸模型描述時(shí)間片段,將時(shí)間片段向量對(duì)應(yīng)轉(zhuǎn)換為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn),通過(guò)自回歸模型中的系數(shù)定義了節(jié)點(diǎn)之間的傳遞系數(shù),自適應(yīng)三角形法巧妙界定了節(jié)點(diǎn)之間的有向連邊；網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)帶有了時(shí)間標(biāo)簽,網(wǎng)絡(luò)的連邊具有符合時(shí)間順序的有向性,反應(yīng)了節(jié)點(diǎn)之間的有向時(shí)延傳遞信息。自回歸模型轉(zhuǎn)換算法建立的有向網(wǎng)絡(luò)中,不同的有向子圖反映不同的時(shí)延傳遞模式；同時(shí)我們回顧了關(guān)于心電信號(hào)檢測(cè)和預(yù)測(cè)方面的研究現(xiàn)狀和背景。將三節(jié)點(diǎn)的有向子圖比例用于檢測(cè)區(qū)分心室顫動(dòng)信號(hào)和竇性心律信號(hào),并且將檢測(cè)區(qū)分的結(jié)果同現(xiàn)有存在的代表性算法進(jìn)行比較；同時(shí)設(shè)計(jì)指標(biāo)用于預(yù)測(cè)心室顫動(dòng)... 

【文章來(lái)源】：復(fù)旦大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：70 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．２周期網(wǎng)絡(luò)算法示意圖［５８］??如１．２左圖便是將時(shí)間序列進(jìn)行偽周期化，每個(gè)偽周期用不同顏色表示，相??

Ｔｉｍｅ?Ｎｏｄｅ??圖１．２周期網(wǎng)絡(luò)算法示意圖［５８］??如１．２左圖便是將時(shí)間序列進(jìn)行偽周期化，每個(gè)偽周期用不同顏色表示，相??應(yīng)轉(zhuǎn)換為不同圖形不同顏色表示的節(jié)點(diǎn)，設(shè)定相關(guān)系數(shù)闊值＾?＝?０．７，節(jié)點(diǎn)連邊??情況如１．２右圖所示。線性相關(guān)系數(shù)較大的兩個(gè)周期在相空間距離上也會(huì)是相近??的，本質(zhì)上來(lái)說(shuō)這兩個(gè)參量是成反此的，可Ｌ：Ａ等效使用。周期網(wǎng)絡(luò)算法發(fā)現(xiàn)帶噪??聲的正弦周期信號(hào)映射為隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)；混濁Ｒｏｓｓｌｅｒ系統(tǒng)的Ｘ分量映射的網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)??出無(wú)標(biāo)度和小世界網(wǎng)絡(luò)特征。在［４３］文中對(duì)各種參量進(jìn)行了詳細(xì)討論。??張捷和Ｍｉｃｈａｅｌ?Ｓｍａｌｌ［１９報(bào)出的周期網(wǎng)絡(luò)算法，借助于線性相關(guān)系數(shù)將人體??的也電圖轉(zhuǎn)換為相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)，研究發(fā)現(xiàn)健康個(gè)體的也電圖對(duì)應(yīng)形成的周期網(wǎng)絡(luò)有別??于冠屯、病患者的也電圖形成的周期網(wǎng)絡(luò)。??如圖１．３所示，將兩種個(gè)體的屯、電時(shí)間序列映射為網(wǎng)絡(luò)，其二維度分布呈現(xiàn)??一定程度的差異：冠也病患者的二維度分布呈現(xiàn)出更為明顯的波動(dòng)，健康者的分??布則表現(xiàn)得出更為平滑。定義指標(biāo)公來(lái)衡量這種波動(dòng)

Ｔｉｍｅ?Ｎｏｄｅ??圖１．２周期網(wǎng)絡(luò)算法示意圖［５８］??如１．２左圖便是將時(shí)間序列進(jìn)行偽周期化，每個(gè)偽周期用不同顏色表示，相??應(yīng)轉(zhuǎn)換為不同圖形不同顏色表示的節(jié)點(diǎn)，設(shè)定相關(guān)系數(shù)闊值＾?＝?０．７，節(jié)點(diǎn)連邊??情況如１．２右圖所示。線性相關(guān)系數(shù)較大的兩個(gè)周期在相空間距離上也會(huì)是相近??的，本質(zhì)上來(lái)說(shuō)這兩個(gè)參量是成反此的，可Ｌ：Ａ等效使用。周期網(wǎng)絡(luò)算法發(fā)現(xiàn)帶噪??聲的正弦周期信號(hào)映射為隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)；混濁Ｒｏｓｓｌｅｒ系統(tǒng)的Ｘ分量映射的網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)??出無(wú)標(biāo)度和小世界網(wǎng)絡(luò)特征。在［４３］文中對(duì)各種參量進(jìn)行了詳細(xì)討論。??張捷和Ｍｉｃｈａｅｌ?Ｓｍａｌｌ［１９報(bào)出的周期網(wǎng)絡(luò)算法，借助于線性相關(guān)系數(shù)將人體??的也電圖轉(zhuǎn)換為相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)，研究發(fā)現(xiàn)健康個(gè)體的也電圖對(duì)應(yīng)形成的周期網(wǎng)絡(luò)有別??于冠屯、病患者的也電圖形成的周期網(wǎng)絡(luò)。??如圖１．３所示，將兩種個(gè)體的屯、電時(shí)間序列映射為網(wǎng)絡(luò)，其二維度分布呈現(xiàn)??一定程度的差異：冠也病患者的二維度分布呈現(xiàn)出更為明顯的波動(dòng)，健康者的分??布則表現(xiàn)得出更為平滑。定義指標(biāo)公來(lái)衡量這種波動(dòng)


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