去趋势波动分析方法中不重叠等长度子区间长度的确定

针对去趋势波动分析方法中参数不重叠等长度子区间长度s的选取,基于信息论的基本原理,提出使用符号分析方法对原始数据进行符号编码,并使用不同的方式对符号序列进行分段、计算互信息函数.细致描述了不同分段方式对原始混沌序列的信息编码能力,以此判断所采用的分段方式能否真实有效地还原原始序列所包含的全部信息.给出了确定最优分段个数或各分段长度的具体方式,确定了不重叠等长度子区间长度s的选取算法,以及判断所研究序列是否适用于去趋势波动分析方法,避免了以往参数s选取中随机性和主观性给计算结果带来的错误信息.进一步将该方法应用于实际温度资料,计算并分析中国1961—2000年逐日平均温度的去趋势波动分析指数分布状况.     

基于ARMA模型的受损限幅器模型建立方法

针对限幅器遭受功能或物理损伤而发生的非线性效应, 给出了一种基于信号分析的受损限幅器非线性效应研究新视角, 并从该视角出发, 提出了模型建立方法。该方法首先测得受损限幅器幅频响应序列, 将其转化为零均值实平稳序列; 然后计算该序列的自相关函数和偏相关函数, 估计自回归滑动平均(ARMA)模型的阶数; 最后采用最小二乘法估计出模型的表达式, 并采用最终预测误差(FPE)准则对该表达式进行校验。试验结果和理论分析验证了该方法的良好效果。     

小通道氮气-水两相流三谱切片波动特性及其流型表征

将三谱切片与波动特性分析方法相结合, 组建了一种新的非线性分析方法, 并讨论了时间序列长度与快速傅里叶变换(FFT)长度对三谱切片的波动特征值的影响, 发现在无噪声干扰情况下, 序列长度与FFT 长度与矢量类间距值成正比, 在有噪声干扰情况下, 近似成反比关系.将该分析方法应用到分形序列(Brown)、混沌序列(Lorenz)和周期序列(正弦), 检验了波动特性方法的抗噪能力和表征复杂度能力. 结果表明: 该波动特性分析方法较其他功率谱分析方法对分形和混沌序列具有较好的抗噪能力, 而对周期序列的抗噪能力相对较弱; 该波动特性方法对序列内在复杂度的表征具有较好的效果.在此基础上, 对水力直径为1.15 mm的矩形小通道(w×h=2 mm×0.81 mm)中的 矩形通道内氮气-水两相流型的差压信号进行了研究. 通过对流型差压信号三谱切片的分析揭示了不同流型的主振荡模式二次耦合现象, 提取不同流型三谱切片的波动特征值, 实现了小通道氮气-水两相流典型流型的准确识别, 同时也为其他不同介质的多相流动特性分析与流型辨识提供了一个新的思路. 关键词： 三谱切片 波动特性 流型识别 流型动力学     

输油管道压力时间序列混沌特性研究

输油管道压力波动的内在动态特征,采用非线性的分析方法探讨了实测输油管道压力波动中存在混沌动态特性的可能性. 以6个典型的输油管道压力实测数据集为研究对象,重构相空间、求得了分形维数和Lyapunov指数谱、验证了数据的平稳性和非线性. 通过对所得结果的分析,从理论上证明了输油管道压力信号具有严格混沌动态特性. 为基于输油管道压力时间序列的研究提供了混沌理论基础. 关键词： 压力时间序列 Lyapunov指数 分形维数 混沌     

量子尘埃等离子体中尘埃充电对尘埃声波的影响

采用流体动力学方程组和尘埃充电方程组成的自洽模型系统,对量子尘埃等离子体中的尘埃声波波动性质进行了研究。通过线性理论分析方法得到系统的尘埃声波波动方程及其色散关系,并对色散关系进行了数值分析。研究表明:充电效应定性地修正了尘埃声波的色散特性,引起尘埃声波的耗散,其耗散强度主要与尘埃等离子体的参数有关。最后,分析了引起尘埃声波耗散的物理原因。     

基于复杂网络的时间序列双变量相关性波动研究

为了研究具有时间序列特征的双变量之间相关性的波动规律, 本文选取国际原油期货价格和中国大庆原油现货价格作为样本数据, 借鉴统计物理学的方法进行研究.运用粗粒化方法建立了相关性波动模态, 并利用复杂网络理论和分析方法对双变量相关性波动模态的统计、变化规律及其演化机理三个问题进行了分析.结果显示, 双变量相关性波动模态分布具有幂律性、群簇性和周期性, 相关性波动主要通过少数几种模态进行传递和演化.这些研究成果不仅可以作为双变量间相关性波动研究的方法, 也为不同变量间相关性波动一般规律的研究提供了思路.     

光纤法珀应变传感器并联复用实验研究

讨论了两个光纤法珀传感器的并联复用的原理和信号的傅里叶解调方法,设计了两个法珀传感器的并联复用系统,并进行并联复用实验.采用一元线性回归分析方法对三组典型实验系统的实验数据进行处理分析.实验结果表明,并联复用中同一组传感器信号没有发生明显的串扰,实验结果符合理论推导,波动范围小于2.4%,精度达到4.7 με.     

电子商务中人类活动的标度行为实证研究

应用去趋势波动分析法,对电子商务中人类网上购物行为进行研究,首次探讨了人类浏览及购买行为时间序列(数量波动)标度律.首先,研究发现人类网上购物行为呈现出明显的周期性,其时间序列的概率密度函数具有显著的双模态特征.其次,利用傅里叶变换方法分析浏览以及购买行为时间序列的功率谱,发现其演化过程不同于无关联的泊松过程.最后,基于功率谱过滤周期性趋势的影响,对去除周期趋势后的浏览和购买行为时间序列进行去趋势波动分析,发现其标度行为表明其具有较强的长程关联特性,且平均标度值近似为1,表明其具有自组织临界性.实证研究结果与其他领域如因特网交通流和金融市场价格波动的标度行为相似,有助于理解人类活动如何影响电子商务系统演化和提高在线商务活动效率,对分析电子商务中人类行为活动的机制和预测其波动趋势具有重要的启示作用.     

矩形弹子球中的量子波包分析(英文)

利用波包分析量子力学体系的动力学行为在研究经典和量子的对应关系方面越来越成为一个非常重要的方法.利用高斯波包分析方法,我们计算了矩形弹子球体系的自关联函数,自关联函数的峰和经典周期轨道的周期符合的很好,这表明经典周期轨道的周期可以通过含时的量子波包方法产生.我们还讨论了矩形弹子球的波包回归和波包的部分回归,计算结果表明在每一个回归时间,波包出现精确的回归.对于动量为零的波包,初始位置在弹子球内部的特殊对称点处,出现一些时间比较短的附加的回归.     

MoⅩⅣ—RuⅩⅥ离子的3d104s—3d94s4p跃迁谱线波长和振子强度的计算

在对GeⅣ—RuⅩⅥ离子3d-94s4p组态能级结构的组态相互作用理论分析计算的基础上，进一步分析了关联效应，量子电动力学（QED）效应及其他效应对等电子序列离子能级结构的影响，找出了沿等电子序列离子能级变化的规律性.在前人研究工作的基础上，预测计算了MoⅩⅣ—RuⅩⅥ离子3d-94s4pJ=12,32组态能级，由此计算了MoⅩⅣ—RuⅩⅥ离子3d-104s—3d-94s4pJ=12,32跃迁谱线波长，振子强度和跃迁概率. 关键词： GeⅣ—RuⅩⅥ离子 谱线波长 振子强度 跃迁概率     

基于Poincaré差值散点图的心率变异性分析方法研究

在心率变异性的非线性分析中, Poincaré散点图分析是一种重要手段.本文基于Poincaré差值散点图(modified Poincaré plot)提出了两个参数——区域分布熵和区域分布系数, 用于定量描述所考察区域内散点的分布趋势, 并提出对散点在4个象限中的分布进行分别计算.通过对MIT-BIH数据库中健康年轻人、健康老年人和充血性心力衰竭患者样本数据的分析, 发现两参数值均呈现显著的组间差异;同时, 不同象限的分析结果显示了四个象限具有不同的区分敏感性, 而其中尤以第一象限的区分度为最高, 反映出充血性心力衰竭患者相对健康人迷走神经调控功能的改变最为显著, 与以往的生理学研究结论相符.经验证, 该方法可用于短时数据, 更易于扩展至临床应用.     

心率变异性基本尺度熵的多尺度化研究

将基本尺度熵的方法在时间上做多尺度化的扩展,并将其应用到心跳间隔序列的分析研究中.研究发现,健康人的心率变异性是小时间尺度下的模式特定性与大时间尺度下的模式丰富性相结合的,而充盈性心衰患者则正好相反.这说明充盈性心衰患者在小时间尺度下心脏动力系统的控制不力,导致随机性增加,而在大时间尺度下对外界环境变化反应又不够丰富,从而导致生命更容易受威胁.据此提出了以小时间尺度下的基本尺度熵值相对于大时间尺度下平台区基本尺度熵值的变异参数δ作为区分健康人和充盈性心衰患者的诊断依据.通过对72例健康人和44例充盈性心衰患者的计算,发现两组样本差异显著,证明了参数δ的有效性. 关键词： 多尺度化的基本尺度熵 心跳间隔序列 心率变异性 充盈性心衰     

Control of stochastic resonance in bistable system by using periodic signal

<正>According to the characteristic structure of double wells in bistable systems,this paper analyses stochastic fluctuations in the single potential well and probability transitions between the two potential wells and proposes a method of controlling stochastic resonance by using a periodic signal.Results of theoretical analysis and numerical simulation show that the phenomenon of stochastic resonance happens when the time scales of the periodic signal and the noise-induced probability transitions between the two potential wells achieve stochastic synchronization.By adding a bistable system with a controllable periodic signal,fluctuations in the single potential well can be effectively controlled,thus affecting the probability transitions between the two potential wells.In this way,an effective control can be achieved which allows one to either enhance or realize stochastic resonance.     

Clustering diagnosis of rolling element bearing fault based on integrated Autoregressive/Autoregressive Conditional Heteroscedasticity model

Feature extraction plays an important role in the clustering analysis. In this paper an integrated Autoregressive (AR)/Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH) model is proposed to characterize the vibration signal and the model coefficients are adopted as feature vectors to realize clustering diagnosis of rolling element bearings. The main characteristic is that the AR item and ARCH item are interrelated with each other so that it can depict the excess kurtosis and volatility clustering information in the vibration signal more accurately in comparison with two-stage AR/ARCH model. To testify the correctness, four kinds of bearing signals are adopted for parametric modeling by using the integrated and two-stage AR/ARCH model. The variance analysis of the model coefficients shows that the integrated AR/ARCH model can get more concentrated distribution. Taking these coefficients as feature vectors, K means based clustering is utilized to realize the automatic classification of bearing fault status. The results show that the proposed method can get more accurate results in comparison with two-stage model and discrete wavelet decomposition.     

Influence of Ectopic Beats on Heart Rate Variability Analysis

The analysis of heart rate variability (HRV) plays a dominant role in the study of physiological signal variability. HRV reflects the information of the adjustment of sympathetic and parasympathetic nerves on the cardiovascular system and, thus, is widely used to evaluate the functional status of the cardiovascular system. Ectopic beats may affect the analysis of HRV. However, the quantitative relationship between the burden of ectopic beats and HRV indices, including entropy measures, has not yet been investigated in depth. In this work, we analyzed the effects of different numbers of ectopic beats on several widely accepted HRV parameters in time-domain (SDNN), frequency-domain (LF/HF), as well as non-linear features (SampEn and Pt-SampEn (physical threshold-based SampEn)). The results showed that all four indices were influenced by ectopic beats, and the degree of influence was roughly increased with the increase of the number of ectopic beats. Ectopic beats had the greatest impact on the frequency domain index LF/HF, whereas the Pt-SampEn was minimally accepted by ectopic beats. These results also indicated that, compared with the other three indices, Pt-SampEn had better robustness for ectopic beats.     

心率变异性谱成分的非线性本质

提出了分频段相位随机化替代数据方法,与噪声滴定法相结合,观察了不同频率成分对心搏混沌的影响.结果显示心率变异性高频成分相位随机化的替代数据使混沌强度显著降低,提示谱分析的频率成分中蕴含着信号的非线性特性.提出的方法能有效分析不同频率成分对非线性的贡献,该法不仅适用于心率变异性还适用于其他确定性信号的特性分析. 关键词： 分频段相位随机化替代数据 混沌 滴定法 心率变异性     

Dynamical complexity changes during two forms of meditation

Detection of dynamical complexity changes in natural and man-made systems has deep scientific and practical meaning. We use the base-scale entropy method to analyze dynamical complexity changes for heart rate variability (HRV) series during specific traditional forms of Chinese Chi and Kundalini Yoga meditation techniques in healthy young adults. The results show that dynamical complexity decreases in meditation states for two forms of meditation. Meanwhile, we detected changes in probability distribution of m-words during meditation and explained this changes using probability distribution of sine function. The base-scale entropy method may be used on a wider range of physiologic signals.     

The Value of Heart Rhythm Complexity in Identifying High-Risk Pulmonary Hypertension Patients

Pulmonary hypertension (PH) is a fatal disease—even with state-of-the-art medical treatment. Non-invasive clinical tools for risk stratification are still lacking. The aim of this study was to investigate the clinical utility of heart rhythm complexity in risk stratification for PH patients. We prospectively enrolled 54 PH patients, including 20 high-risk patients (group A; defined as WHO functional class IV or class III with severely compromised hemodynamics), and 34 low-risk patients (group B). Both linear and non-linear heart rate variability (HRV) variables, including detrended fluctuation analysis (DFA) and multiscale entropy (MSE), were analyzed. In linear and non-linear HRV analysis, low frequency and high frequency ratio, DFAα1, MSE slope 5, scale 5, and area 6–20 were significantly lower in group A. Among all HRV variables, MSE scale 5 (AUC: 0.758) had the best predictive power to discriminate the two groups. In multivariable analysis, MSE scale 5 (p = 0.010) was the only significantly predictor of severe PH in all HRV variables. In conclusion, the patients with severe PH had worse heart rhythm complexity. MSE parameters, especially scale 5, can help to identify high-risk PH patients.     

用第一级反应平面测量重离子碰撞中逐事件椭圆流涨落的一种方法

A new method is presented for measuring event-by-event fluctuations of elliptic flow (v₂) using first-order event planes. By studying the event-by-event distributions of v₂ observables and first-order event-plane observables, average flow 〈v₂〉and event-by-event fluctuations with respect to that average can be separately determined, making appropriate allowance for the effects of finite multiplicity. The relation of flow fluctuations to eccentricity fluctuations in the initial-state participant region, as well as detector acceptance effects, are discussed.     

颠倒睡眠状态调制心率变异性信号的功率谱和基本尺度熵分析

心率变异性(HRV)信号能够提供心脏活动状态的重要信息.通过建立颠倒睡眠模型,联合功率谱和基本尺度熵方法分析颠倒睡眠状态下24 h的HRV信号,研究颠倒睡眠对自主神经相互作用以及HRV信号混沌强度的调制.结果表明,颠倒睡眠导致自主神经在昼夜间的活动节律发生颠倒,基本尺度熵在昼夜的变化趋势也随之发生逆转,因此HRV信号的混沌强度与自主神经的相互作用密切相关,进一步研究两者之间的关系发现:HRV信号的混沌强度与交感神经的调制强度正相关,与迷走神经的调制强度负相关.