基于加权相似性网络和水平可视图的脑电信号分析方法研究

发布时间：2024-02-14 19:43

　　生物信号是现代数字信号处理的重要研究领域。由于生命体系统的复杂性,生物信号通常具有非线性、混沌、非平稳等特点,属于非线性时间序列。正是因为这些特点,使得生物信号分析区别于一般的信号处理,成为现代数字信号处理的一个重要分支。时间序列到复杂网络转换算法的提出,使得复杂网络成为时间序列分析的新工具。复杂网络经过多年的发展,形成了成熟的理论体系,在诸多学科领域得到了大规模应用。本文在已有的复杂网络构造方法的基础上,主要对加权相似性网络和加权水平可视图进行深入研究。本文总结了已有的相似性网络和加权水平可视图构造方法,通过对当前算法的不足之处进行改进,提出了新的复杂网络构造方法,即改进的加权相似性网络和改进的加权水平可视图方法。论文主要方法和创新点如下:(1)提出了改进的加权相似性网络算法。传统的相似性网络在构造过程中由于节点数量较少,同时没有引入边权值信息,会造成时间序列信息的丢失。把癫痫脑电时间序列平均分段之后,对每个子段时间序列提取12个时域统计特征作为复杂网络的节点,使得节点数量增加;计算节点间的欧氏距离,设定阈值,确定节点间的连边关系,并把节点间的斜率作为连边权值,构造加权邻接矩阵,完成...

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.1三种信号：(a)周期信号(b)劳伦兹系统x分量(c)高斯噪声信号图2.1分别是三种不同信号采样得到的时间序列，都选取了1024个采样点，可以看

网络基本概念络是复杂系统的一种表现形式，复杂系统内部单元、个体之间的相互形式来刻画。复杂网络起源于数学中的图论，它的基本构成是节点集网络里每个节点代表系统里的一个实体单元，两个节点之间的边代表联系和相互作用。图论中定义的图分为有向图和无向图，同样，复杂和无向网络。无向复杂网络不考....

图2.3有向加权网络示意图

图2.3有向加权网络示意图Small[41]总结了已有的粗粒化方法，给出了时间序列转换为转移网络的具体算法该算法在时间序列粗粒化生成节点的过程中融合了时间序列的原始特征，算法的实现程如下：(1)网络节点产生存在有N个采样点的时间序列12X,X...Xn....

图2.4可视图算法示意图

则节点xa和xc之间存在边连接；否则不存在边连接。具体过程如图2.4所示。图2.4可视图算法示意图图2.4是一个由6个样本点组成的时间序列的可视规则示意图。对应的可视图有6个节点。对于节点1，其与节点2相连，判断节点1和节点3之间是否存在边连接时，用....

图2.5完全三角形和三元组示意图

聚类系数也是复杂网络的重要特征之一度的系数，它描述了网络中各个小网络之间的v1连接于节点v2，节点v2连接于节点v3，象体现了部分节点间存在的密集连接性质，可系数定义为：3()()iNiCCNi完全三角形个数，即与节点i相连的两个节点以第i个节点为中央顶....

本文编号：3898507