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基于一维卷积神经网络与近似熵特征融合的水电机组故障诊断 被引量：6
1
作者 孙文昊 胡志平 +3 位作者 肖志怀 邹屹东 皮俊东 马哲轩 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第2期199-204,共6页
针对水电机组振动信号存在非平稳和非线性,单一特征提取难以实现高精度故障诊断问题,提出了一种基于卷积神经网络和近似熵特征融合的故障诊断方法。利用卷积神经网络提取振动信号特征;EEMD与近似熵构建信号特征向量,将两种方法提取的状... 针对水电机组振动信号存在非平稳和非线性,单一特征提取难以实现高精度故障诊断问题,提出了一种基于卷积神经网络和近似熵特征融合的故障诊断方法。利用卷积神经网络提取振动信号特征;EEMD与近似熵构建信号特征向量,将两种方法提取的状态特征融合构建融合特征向量;进一步,将融合特征作为输入、故障类别作为输出,训练BP神经网络得到水电机组故障识别器,识别水电机组运行状态,即正常或具体故障类型。结合转子实验台实验数据,验证了所提方法在挖掘信号特征方面的有效性及较高的故障诊断准确率。 展开更多
关键词 特征提取 故障诊断 特征融合 近似熵 卷积神经网络
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基于近似熵变化量判据的混合直流输电系统纵联保护方案
2
作者 王子江 张兆毅 +2 位作者 樊友平 范建斌 舒印彪 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第21期1-12,共12页
高压直流输电线路行波保护对信号采样频率要求高,保护性能受过渡电阻及噪声干扰影响较大,需配合纵联保护识别故障位置。而现有纵联差动保护易受分布电容影响,传输数据量较大,动作速度有待提升。为了解决上述问题,提出一种基于近似熵变... 高压直流输电线路行波保护对信号采样频率要求高,保护性能受过渡电阻及噪声干扰影响较大,需配合纵联保护识别故障位置。而现有纵联差动保护易受分布电容影响,传输数据量较大,动作速度有待提升。为了解决上述问题,提出一种基于近似熵变化量判据的混合直流线路纵联保护方案。近似熵需要的计算数据量较小,且兼具高灵敏性、高可靠性优势。故障发生后,近似熵变化量呈现明显的峰值特征,基于1模电压电流近似熵变化量构建的保护判据能快速准确地识别高阻接地故障,同时能减小噪声干扰和分布电容的影响。基于乌东德±800 kV混合直流输电系统仿真模型对所提保护方案进行验证。结果表明,所提保护方案仅需5 kHz采样频率,无需严格的时间同步,且在经800Ω过渡电阻接地及10 dB信噪比场景下能够正确、快速地动作。 展开更多
关键词 纵联保护 后备保护 直流线路保护 混合直流输电系统 近似熵
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基于零序电流近似熵的配电网故障定位研究 被引量：2
3
作者 罗嘉玮 张开迪 《电力勘测设计》 2024年第5期39-44,共6页
针对10 kV配电网线路发生单相接地故障时产生的暂态零序电流,提出了一种近似熵算法,对接地故障区间进行定位。首先,设计暂态零序电流的近似熵值计算方法,求取线路中各相邻测点熵值之比;其次,设计各区段故障临界值判定方法,由此比较该值... 针对10 kV配电网线路发生单相接地故障时产生的暂态零序电流,提出了一种近似熵算法,对接地故障区间进行定位。首先,设计暂态零序电流的近似熵值计算方法,求取线路中各相邻测点熵值之比;其次,设计各区段故障临界值判定方法,由此比较该值与比值来锁定故障发生位置;最后,通过MATLAB/Simulink对正常以及暂态过程进行仿真,从仿真模型角度佐证了该方法对于配电网单相接地故障的可行性并搭建硬件实物平台实现其故障定位的功能。 展开更多
关键词 近似熵 单相接地故障 区段定位 暂态零序电流
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近似熵、互近似熵的性质、快速算法及其在脑电与认知研究中的初步应用 被引量：86
4
作者 洪波 唐庆玉 +1 位作者 杨福生 陈天祥 《信号处理》 CSCD 1999年第2期100-108,共9页
本文从信号处理的角度介绍了近似嫡、互近似熵的概念、性质与应用，并给出了一种计算近似熵、互近似熵的实用快速算法．本文还通过实际算例说明了近似烟在表征信号的复杂性、互近似熵在表征信号的模式相似性方面的能力及其在脑电与认知... 本文从信号处理的角度介绍了近似嫡、互近似熵的概念、性质与应用，并给出了一种计算近似熵、互近似熵的实用快速算法．本文还通过实际算例说明了近似烟在表征信号的复杂性、互近似熵在表征信号的模式相似性方面的能力及其在脑电与认知研究中的初步应用。 展开更多
关键词 近似熵 互近似熵 快速算法 脑电 认知 时间序列
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近似熵在混凝土结构损伤识别中的应用 被引量：6
5
作者 谢中凯 刘国华 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期456-464,共9页
基于近似熵理论,利用自由振动信号对钢筋混凝土梁结构进行损伤动力识别研究.通过自功率谱密度函数对衰减信号进行分类,针对不同的信号模式提出不同的近似熵计算方法进行结构的损伤识别.使用互相关函数将不具有规则性的衰减信号转化成具... 基于近似熵理论,利用自由振动信号对钢筋混凝土梁结构进行损伤动力识别研究.通过自功率谱密度函数对衰减信号进行分类,针对不同的信号模式提出不同的近似熵计算方法进行结构的损伤识别.使用互相关函数将不具有规则性的衰减信号转化成具有规则性的互相关-时间序列,采用数值模拟结合试验的方法论证了对衰减信号引入近似熵理论的可行性.对由试验测得的不同损伤工况下的自由振动信号引入互相关近似熵理论发现,互相关近似熵能够识别混凝土结构的小损伤,体现了良好的敏感性;对试验数据添加不同强度的噪声,再进行互相关近似熵计算,发现互相关近似熵在信噪比很低的情况下仍然能够对测试的梁结构进行损伤识别,体现了很强的抗噪能力. 展开更多
关键词 衰减信号 自功率谱密度 近似熵 互相关近似熵 损伤识别
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分数阶近似熵算法
6
作者 袁利国 杨晓婷 余荣忠 《西安理工大学学报》 CAS 北大核心 2020年第4期575-580,共6页
熵是度量时间序列混沌、随机性与复杂性的重要指标。基于分数阶微积分理论及熵理论,文章首次给出一类分数阶熵算法,并应用于标准正态分布与泊松分布随机变量。进一步提出分数阶近似熵算法,它是一个新的熵定义与算法,将其应用到经典混沌... 熵是度量时间序列混沌、随机性与复杂性的重要指标。基于分数阶微积分理论及熵理论,文章首次给出一类分数阶熵算法,并应用于标准正态分布与泊松分布随机变量。进一步提出分数阶近似熵算法,它是一个新的熵定义与算法,将其应用到经典混沌系统——Logistic系统与Hénon系统,通过与分岔图、李雅普诺夫指数谱作比对,表明分数阶近似熵算法能很好地度量周期轨道与混沌序列。最后,给出分数阶近似熵算法的程序代码。 展开更多
关键词 香农熵 近似熵 分数阶近似熵 混沌
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基于滑动移除近似熵的泾河径流序列变异分析 被引量：4
7
作者 冯文宏 董青竹 +3 位作者 韩志伟 和佳栋 吴广贤 郑思义 《人民黄河》 CAS 北大核心 2015年第7期31-33,共3页
利用滑动移除近似熵对泾河张家山站1960—2001年径流序列的变异点进行了分析。结果表明:张家山站径流序列在1967年、1971年、1983年、1996年均发生了变异;相对于滑动近似熵和Mann-Kendall检验法,滑动移除近似熵的诊断结果更加稳定,具有... 利用滑动移除近似熵对泾河张家山站1960—2001年径流序列的变异点进行了分析。结果表明:张家山站径流序列在1967年、1971年、1983年、1996年均发生了变异;相对于滑动近似熵和Mann-Kendall检验法,滑动移除近似熵的诊断结果更加稳定,具有对滑动窗口的依赖性小、方法简便、检测准确性高等特点。 展开更多
关键词 Mann-Kendall检验法 滑动移除近似熵 滑动近似熵 变异分析 径流序列
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基于LMD近似熵和FCM聚类的机械故障诊断研究 被引量：97
8
作者 张淑清 孙国秀 +2 位作者 李亮 李新新 监雄 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期714-720,共7页
提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)近似熵和模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)相结合的机械故障诊断方法。首先对机械振动信号进行LMD分解,得到若干具有物理意义的乘积函数(product function,PF)分量... 提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)近似熵和模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)相结合的机械故障诊断方法。首先对机械振动信号进行LMD分解,得到若干具有物理意义的乘积函数(product function,PF)分量,再通过相关性分析,筛选出与原始信号相关性最大的3个分量作为数据源,求取其近似熵作为特征向量,最后通过FCM模糊聚类对特征向量进行识别分类。实验表明,基于LMD近似熵和FCM模糊聚类相结合的方法对机械故障信号能够有效准确地进行识别分类,此外,将该方法与基于EMD近似熵和FCM结合的方法进行对比,结果表明该方法具有更好的故障识别效果。 展开更多
关键词 局部均值分解 模糊C均值聚类 近似熵 故障诊断
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基于小波近似熵的串联电弧故障识别方法 被引量：41
9
作者 郭凤仪 李坤 +3 位作者 陈昌垦 刘艳丽 王喜利 王智勇 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第24期164-172,共9页
根据UL1699标准搭建了串联电弧故障发生装置,并针对不同类型负载进行实验,获得了供电线路正常工作状态和发生电弧故障状态时的电流信号实验数据。应用小波变换对电流信号进行分解重构,通过近似熵(Ap En)算法对分解重构后各频段信号的不... 根据UL1699标准搭建了串联电弧故障发生装置,并针对不同类型负载进行实验,获得了供电线路正常工作状态和发生电弧故障状态时的电流信号实验数据。应用小波变换对电流信号进行分解重构,通过近似熵(Ap En)算法对分解重构后各频段信号的不规则程度进行量化,得到电流信号的特征向量,并将其输入到支持向量机(SVM)。通过SVM对电流信号特征向量进行分类,完成电弧故障的检测识别。结果表明,通过小波近似熵算法得到的电弧故障特征向量能够作为诊断识别电弧故障的有效依据。 展开更多
关键词 电弧故障 近似熵 特征向量 小波分解 支持向量机
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近似熵算法在电力系统故障信号分析中的应用 被引量：47
10
作者 符玲 何正友 +1 位作者 麦瑞坤 钱清泉 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第28期68-73,共6页
在分析近似熵算法的物理本质及其在非平稳信号序列分析中所具备的独特优势的基础上,提出将近似熵算法引入到电力系统故障信号的特征提取中,为电力系统故障信号分析找到一个能定量描述故障信号特征的有效特征参数。通过对理想电力信号的... 在分析近似熵算法的物理本质及其在非平稳信号序列分析中所具备的独特优势的基础上,提出将近似熵算法引入到电力系统故障信号的特征提取中,为电力系统故障信号分析找到一个能定量描述故障信号特征的有效特征参数。通过对理想电力信号的仿真分析数据以及近似熵与信息熵的比较,逐一验证了近似熵算法在电力信号分析中的优势。近似熵算法在小电流接地系统故障信号特征提取仿真中的应用表明,该算法能够在短数据、小幅值等不利条件下,很好地实现故障信号特征的定量提取,是表征不同故障信息的有效参数,故将其引入到电力系统故障信号的分析应用中是切实可行的,并在此基础上展望了该算法在电力系统故障诊断领域的应用前景。 展开更多
关键词 近似熵 电力系统 故障诊断 特征提取 有效特征参数
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基于近似熵的磁刺激穴位脑功能网络构建与分析 被引量：21
11
作者 郭磊 王瑶 +2 位作者 于洪丽 尹宁 李颖 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第10期31-38,共8页
针灸是基于传统中医的理论,经临床实践已证明其疗效,然而其作用机制仍不清楚。磁刺激穴位为研究针灸理论提供了一种新的方法。基于图论的复杂网络的构建和分析方法可以帮助研究脑功能网络的拓扑结构和理解大脑的工作机制。在该研究中,... 针灸是基于传统中医的理论,经临床实践已证明其疗效,然而其作用机制仍不清楚。磁刺激穴位为研究针灸理论提供了一种新的方法。基于图论的复杂网络的构建和分析方法可以帮助研究脑功能网络的拓扑结构和理解大脑的工作机制。在该研究中,通过磁刺激内关穴(PC6)采集EEG信号;运用非线性动力学方法(近似熵)和复杂网络理论,基于磁刺激内关穴的脑电信号构建脑功能网络并对脑功能网络进行分析;对比分析了安静和磁刺激两种状态下的脑功能网络的拓扑性质。实验结果表明,基于刺激内关穴构建的脑功能网络,其拓扑结构发生了改变,网络连接增强,信息传输效率提高,并且"小世界"属性增强。 展开更多
关键词 脑电信号 磁刺激 内关穴 脑功能网络 近似熵
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基于ELM和近似熵的脑电信号检测方法 被引量：36
12
作者 袁琦 周卫东 +1 位作者 李淑芳 蔡冬梅 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期514-519,共6页
脑电癫痫波的自动检测与分类对癫痫病情的诊断具有重要意义。提出了一种基于极端学习机(extreme learning ma-chine,ELM)和近似熵的脑电信号检测方法。首先,计算脑电信号的近似熵作为非线性特征,并与利用小波变换技术提取的线性特征波... 脑电癫痫波的自动检测与分类对癫痫病情的诊断具有重要意义。提出了一种基于极端学习机(extreme learning ma-chine,ELM)和近似熵的脑电信号检测方法。首先,计算脑电信号的近似熵作为非线性特征,并与利用小波变换技术提取的线性特征波动指数相结合,组成特征向量,然后将特征向量送入单隐层前馈神经网络,采用ELM学习算法训练网络。实验表明,与BP(backpropagation)和SVM(support vector machine)算法相比,ELM在训练时间和识别精度两方面性能最佳,对用于实验的脑电数据检测识别率达到98%以上。 展开更多
关键词 癫痫脑电 近似熵 极端学习机 反向传播算法 支持向量机
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基于脑电近似熵的脑机能疲劳状态分析 被引量：14
13
作者 张崇 郑崇勋 +2 位作者 于晓琳 李小平 沈开泉 《航天医学与医学工程》 CAS CSCD 北大核心 2006年第6期459-461,共3页
目的研究工作和睡眠剥夺对脑机能疲劳(脑疲劳)状态的影响,探讨脑电近似熵与不同脑疲劳状态之间的关系,寻找实用的脑疲劳程度分析指标。方法对不同人在不同脑机能状态下的脑电近似熵进行计算,分析不同脑疲劳状态下的变化规律及其相关性... 目的研究工作和睡眠剥夺对脑机能疲劳(脑疲劳)状态的影响,探讨脑电近似熵与不同脑疲劳状态之间的关系,寻找实用的脑疲劳程度分析指标。方法对不同人在不同脑机能状态下的脑电近似熵进行计算,分析不同脑疲劳状态下的变化规律及其相关性。结果对于不同的脑疲劳状态,其脑电近似熵的平均值随着脑疲劳程度的增加而降低;工作时间的延长、紧张程度的增加对脑疲劳的影响比单纯睡眠剥夺对脑疲劳的影响要大,引起脑疲劳的加深程度要快。结论脑电近似熵随着脑疲劳程度的增加而降低,有望成为衡量脑疲劳程度的指标。 展开更多
关键词 脑疲劳 脑电 近似熵 睡眠剥夺
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近似熵及其在机械设备故障诊断中的应用 被引量：51
14
作者 胥永刚 李凌均 何正嘉 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2002年第6期547-551,共5页
近似熵从衡量时间序列复杂性的角度提供了一种表征信号整体特征的无量纲指标 ,具有计算所需数据短、抗噪及抗野点能力强、对确定性信号和随机信号都适用等特点 .本文介绍了近似熵的概念、性质及其快速算法 ,并对某汽轮机组轴瓦松动维修... 近似熵从衡量时间序列复杂性的角度提供了一种表征信号整体特征的无量纲指标 ,具有计算所需数据短、抗噪及抗野点能力强、对确定性信号和随机信号都适用等特点 .本文介绍了近似熵的概念、性质及其快速算法 ,并对某汽轮机组轴瓦松动维修前后不同状态下的振动信号进行了分析 ,结果表明 ,近似熵在表征信号的复杂性方面具有很强的能力 。 展开更多
关键词 近似熵 机械设备 故障诊断 应用 无量纲指标 状态监测
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基于混沌和二维近似熵的滚动轴承故障诊断 被引量：12
15
作者 李强 王太勇 +2 位作者 胥永刚 何慧龙 张莹 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第3期268-273,共6页
针对滚动轴承故障的特征频率处于较低频带,容易被噪声淹没而难于直接检测的问题,提出了在衡量二维时间序列复杂性方面具有普遍意义的二维近似熵,及基于混沌和二维近似熵的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用混沌振子对微弱周期信号的敏感... 针对滚动轴承故障的特征频率处于较低频带,容易被噪声淹没而难于直接检测的问题,提出了在衡量二维时间序列复杂性方面具有普遍意义的二维近似熵,及基于混沌和二维近似熵的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用混沌振子对微弱周期信号的敏感性,可以直接检测低频段内滚动轴承微弱的故障特征频率。同时,以二维近似熵作为测度,能够从二维角度全面地量化振子的相变规律,从而客观、准确地识别振子状态并确定故障类型。对滚动轴承内、外圈故障的诊断实例验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 混沌振子 近似熵 特征提取
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基于小波包近似熵的线路故障性质辨识方法 被引量：15
16
作者 黄娟 黄纯 +2 位作者 江亚群 万能 高云鹏 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期2009-2015,共7页
超高压输电线路瞬时性故障与永久性故障的自动识别,是自适应重合闸实现的关键。研究超高压输电线路模型及其故障相电压特性,应用小波包分解和近似熵对故障相电压中的高频暂态分量进行分析;研究发现,对于瞬时性故障,其故障相电压的特征... 超高压输电线路瞬时性故障与永久性故障的自动识别,是自适应重合闸实现的关键。研究超高压输电线路模型及其故障相电压特性,应用小波包分解和近似熵对故障相电压中的高频暂态分量进行分析;研究发现,对于瞬时性故障,其故障相电压的特征频段的小波包系数近似熵值在开关动作跳闸后的一段时间内显现振荡的变化趋势;对于永久性故障,其特征频段的小波包系数近似熵随时间递减。根据这一特征,提出了基于小波包系数近似熵的衰减系数累加和的输电线路故障性质自动识别方法,给出了相应自适应重合闸动作判据。仿真研究结果及工程应用实例证实了所提方法的可行性和准确性。 展开更多
关键词 输电线路 自动重合闸 近似熵 小波包分解 高频暂态分量
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基于近似熵及EMD的高铁故障诊断 被引量：23
17
作者 赵晶晶 杨燕 +2 位作者 李天瑞 曾京 魏来 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第1期91-94,99,共5页
抗蛇行减振器故障、横向减振器故障、空气弹簧故障是高铁的3种典型故障。针对高铁的3种常见故障的非线性、非平稳特性,本次研究中将近似熵和经验模态分解应用到高铁故障诊断中进行故障特征提取,并使用BP神经网络作为高铁故障诊断模型进... 抗蛇行减振器故障、横向减振器故障、空气弹簧故障是高铁的3种典型故障。针对高铁的3种常见故障的非线性、非平稳特性,本次研究中将近似熵和经验模态分解应用到高铁故障诊断中进行故障特征提取,并使用BP神经网络作为高铁故障诊断模型进行高铁的故障诊断。实验证明,该方法能够准确有效地进行高铁故障诊断。此外,通过对比实验表明,融合近似熵特征和EMD分解后的第一个模态分量的能量特征比单个特征更有利于高铁故障诊断。 展开更多
关键词 特征提取 近似熵 经验模态分解 神经网络
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基于相关分析和近似熵的管道泄漏声信号特征提取及辨识方法 被引量：52
18
作者 杨进 文玉梅 李平 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期272-279,共8页
从泄漏声信号产生机理出发,分析了泄漏声信号具有"不可重复"特征的机理;由于相关函数具有分析时间序列相干结构的能力,且近似熵从统计角度区别时间过程的复杂性,提出将信号相关长度后的自相关函数序列作为特征提取对象,以该... 从泄漏声信号产生机理出发,分析了泄漏声信号具有"不可重复"特征的机理;由于相关函数具有分析时间序列相干结构的能力,且近似熵从统计角度区别时间过程的复杂性,提出将信号相关长度后的自相关函数序列作为特征提取对象,以该序列的近似熵值来量化泄漏信号"不可重复"特征,并将该值作为Elman神经网络输入,辨识泄漏发生。与管外和管内非泄漏固定噪声相辨识结果表明,泄漏发现准确率均高于其他泄漏检测方法,分别达到92.5%和82.5%。 展开更多
关键词 泄漏检测 特征提取 相关分析 近似熵 ELMAN神经网络
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动态近似熵在强迫功率振荡在线检测中的应用 被引量：12
19
作者 杨小明 刘涤尘 +3 位作者 廖清芬 单增礼 罗恒 张红丽 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期129-133,共5页
提出了一种快速可实时检测强迫功率振荡的方法。首先通过获取联络线上的功率振荡信号,在连续的区间段内计算实时的近似熵值,观察连续区间内近似熵的动态变化规律来判断是否发生强迫功率振荡,同时分析了近似熵的实时性和抗干扰性。在4机... 提出了一种快速可实时检测强迫功率振荡的方法。首先通过获取联络线上的功率振荡信号,在连续的区间段内计算实时的近似熵值,观察连续区间内近似熵的动态变化规律来判断是否发生强迫功率振荡,同时分析了近似熵的实时性和抗干扰性。在4机2区系统模型上进行了仿真。仿真结果验证了动态近似熵在强迫功率振荡在线检测及振荡过程趋势预测方面的有效性,为紧急控制措施的制定提供了参考。 展开更多
关键词 强迫功率振荡 动态近似熵 实时 检测
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睡眠脑电的关联维数和近似熵分析 被引量：19
20
作者 江朝晖 冯焕清 +1 位作者 刘大路 王涛 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期649-653,共5页
睡眠的正确分期是睡眠研究的基础,脑电的非线性参数可以表征不同的睡眠状态。本研究计算睡眠脑电的关联维数和近似熵,通过统计和比较发现关联维数不随嵌入维数的增加而饱和,但其相对大小能有效区分各种睡眠状态;近似熵计算简单,性能稳定... 睡眠的正确分期是睡眠研究的基础,脑电的非线性参数可以表征不同的睡眠状态。本研究计算睡眠脑电的关联维数和近似熵,通过统计和比较发现关联维数不随嵌入维数的增加而饱和,但其相对大小能有效区分各种睡眠状态;近似熵计算简单,性能稳定,可较好地表征不同睡眠期;相对关联维数和近似熵从不同角度表现了脑电(大脑)复杂性的相同演变规律清醒时复杂性最高,而且波动最大,随着睡眠加深,复杂性降低且变异减小,REM期复杂性基本介于S1期和S2期之间。 展开更多
关键词 睡眠状态 复杂性 关联维数 近似熵 睡眠脑电 睡眠研究 嵌入维数 不同角度 非线性 睡眠期
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