气液两相流电导波动信号复杂性测度分析及其流型表征

为了考察从时间序列提取的复杂性测度与气液两相流流型变化之间的关系,本文首先讨论了三种复杂性测度(Lempel-Ziv复杂性、功率谱熵和近似熵)对周期信号、随机信号、混合随机信号和混沌信号的识别能力,然后分析了时间序列长度对复杂性计算的影响.在此基础上,从实际测量的80种垂直上升管中气液两相流电导波动信号中提取了这三种复杂性测度,结果表明:三种复杂度对两相流流型变化是敏感的,通过对三种复杂度随两相流流动参数变化规律分析,可以得到气液两相流动力学结构反演特征,为揭示气液两相流流型转化机理提供了一种有效的辅助诊断工具.

一种编码式Lempel-Ziv复杂度用于生理信号复杂度分析

准确区分生理序列随机性与混沌性,且不受序列长度与参数的影响是衡量复杂度算法的关键。本文提出了一种编码式Lempel-Ziv(LZ)算法,分别从序列随机性与混沌性的区分、长度的影响、动力学性质突变的敏感性、高斯白与粉红噪声复杂度测量等4个方面与经典LZ算法、多状态LZ算法、样本熵以及排列熵进行比较。结果显示,在短、中、长时(100、500、5 000点)下,编码式LZ算法均能准确区分随机与混沌性,正确测度高斯噪声的复杂度低于粉红噪声,并能准确响应序列动力学性质的改变。本文采用美国麻省理工学院(MIT)和波士顿贝斯以色列医院(BIH)联合建立的的MIT-BIH心电数据库中的充血性心力衰竭RR间期(CHF-RR)数据和正常窦性心律RR间期(NSR-RR)数据进行测试,实验结果显示,在各种时长下,编码式LZ复杂度算法均能准确地得出心力衰竭的复杂度低于窦性心律(P<0.01)的结果,且不受长度与参数影响,具有较强的泛化能力。

心音的非线性时间序列分析

本文通过非线性时间序列分析的方法来分析心音时间序列,获得有关冠状动脉阻塞的血液动力学特征信息。对结果进行统计分析后,冠状动脉阻塞患者的心音与正常人相比在动力学特征上是具有显著性差异的。而且对于正常人来说血液动力学特征有标度的性质,而冠状动脉阻塞的,没有明显的标度性质。这有助于冠状动脉阻塞的无创检测。

心音的非线性时间序列分析

本文通过非线性时间序列分析的方法来分析心音时间序列，获得有关冠状动脉堵塞的血液动力学特征信息。对结果进行统计分析后，冠状动脉堵塞患者的心音与正常人相比在动力学特征上是具有显著性差异的。而且对于正常人来说血液动力学特征有标度的性质，而冠状动脉堵塞的，没有明显的标度性质。这有助于冠状动脉堵塞的无创检测。