Jun, 2024

脉冲振荡相位锁定检测的熵统计方法：生物信号同步分析的应用

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TL;DR提出了一种新的方法，通过建立模型分析两个阻性耦合脉冲振荡器电路的动力学，使用模糊熵（FuzzyEn）来计算锁相间隔期间脉冲周期数量的比率（次谐波比，SHR）组成的时间序列，低熵值表示强同步，而高熵值则暗示两个振荡器之间的弱同步。这种方法有效地可视化电路的同步模式，利用同步状态的熵图。此外，还提出了一种基于 SHR 时间序列嵌入向量长度对 FuzzyEn 的依赖关系的同步状态分类方法。通过使用大鼠海马局部场电位的相位 - 相位耦合节律的实例，展示了这种方法用于分析非弛豫（非尖峰）型信号的扩展。利用有理分数和脉冲信号形态的熵统计方法，使得该方法在分析生物信号同步和在移动数字平台上实现算法方面具有良好的前景。
发现论文，激发创造
  • 多频相位同步

    本研究提出了一种基于非凸优化的相位同步新方法，该方法在多频道中强制执行一致性，并利用谐波检索实现两阶段算法的设计，实验表明该算法在计算成本相对较小的情况下，明显优于现有的相位同步算法。同时扩展了该算法框架至涵盖紧致李群的一般同步问题。

    Jan, 2019

  • 提高用于短且嘈杂时间序列的 NNetEn 熵计算的新技术

    本文提出了一种新的熵度量学方法 —— 神经网络熵（NNetEn），它能够有效应用于实际环境下带有噪音信号的测量，本文的研究主要围绕着 NNetEn 的计算方法及其在时间序列、噪声和常数偏差方面的表现进行了分析。

    Feb, 2022

  • 利用同步对实验混沌系统进行参数和状态估计

    本研究通过实验和仿真探讨了使用同步作为从实验系统中提取参数和状态信息的机制，探讨了此问题的关键方面，并比较了两种优化方法（初始值法和约束法），发现有时具有时间相关耦合函数 u (t) 的约束方法具有优势，而有时具有时间无关耦合的初始值法更为快速，灵活且易于使用。

    Apr, 2009

  • 利用回声状态网络检测广义同步

    研究测试了储层计算和普遍同步检测，通过 Rössler 混沌吸引子实现时间序列中的同步和非同步序列的区分，并证明了基于 ESN 的同步检测方法具有在线检测能力，对于监测连续信号的动力学同步变化具有很好的应用前景。

    Oct, 2017

  • 神经网络熵（NNetEn）：通过熵特征分离脑电信号和混沌时间序列，用于计算 NNetEn 的 Python 包

    本文提出了基于 NNetEn 算法的两种新分类指标：R2 Efficiency 和 Pearson Efficiency，以及将传统熵测量和 NNetEn 特征应用于时间序列分类中的成功实现，通过实验验证了该方法在分类问题中的高效性。

    Mar, 2023

  • 图上非线性耦合振荡器的潜在线性模型

    耦合振子在任意图上本地驱动其相互同步的趋势，但通常会在整个图上表现出非线性行为。本文中，我们展示了这种耦合振子的非线性行为可以在某些潜在动态空间中被有效线性化。我们提出了基于监督矩阵分解的算法来学习这些潜在动态过滤器。我们的方法在同步预测任务中表现出竞争力，尽管其结构简单且可解释。

    Nov, 2023

  • 事件同步：一种测量同步性和时间延迟模式的简单快速方法

    提出了一种简单的方法来测量信号之间的同步和时间延迟模式，基于时间序列中事件的相对时序定义，算法适用于其他类型的数据，如 EEG 信号，可以用于癫痫病灶检测和癫痫预测。

    Feb, 2002

  • 基于日期的血透血管瘤识别方法：熵复杂性和形式概念分析

    提出了一种噪声抵抗方法，通过数学方法区分正常和混沌时间序列，特别是在识别病理性瘘管方面；该方法基于以下假设：层流血流表示正常功能，而湍流血流表示病理性。研究探索了两种区别混沌和规则时间序列的方法，第一种方法是将时间序列映射到复杂熵平面，并将其与已建立的聚类进行比较；第二种方法是通过使用形式概念分析构建概念 - 对象图。这两种方法都表现出高效地确定瘘管状态的能力。

    Sep, 2023

  • 基于熵的机器学习模型用于智能物联网环境中的帕金森病诊断和监测

    本研究提出了一个计算效率高的机器学习模型，利用静息 - 状态脑电图（rs-EEG）在物联网环境下对帕金森病进行诊断和监测。研究结果显示，使用模糊熵能够最准确地诊断和监测帕金森病。同时，在信号频率范围和脑电图通道的不同组合下，能够准确诊断帕金森病。通过减少特征数量，作者最高达到了 99.9% 的分类准确率。研究结果还发现，脑电信号中的低频成分（0-4 Hz）对分类准确率起到关键作用。此外，作者还评估了不同长度的脑电图数据对帕金森病诊断的准确率，结果表明减少输入数据可以降低计算复杂度。因此，可以在物联网环境中使用性能较低的智能机器学习传感器，从而增强人类对帕金森病的抵抗力。

    Aug, 2023

  • 不同同步测量在实际数据中的性能：以脑电信号为例的案例研究

    本文研究双半球大鼠脑电图信号同步的不同测量方法，包括非线性相关、相位同步、互信息、互相关和相干函数；研究发现这些方法可以用于实际数据同步的研究，并且这些测量方法可以用作临床相关的补充变量。

    Sep, 2001