检索结果-内蒙古大学图书馆

生物时间序列的近似熵和样本熵方法比较

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仪器仪表学报 2004年第Z1期25卷 806-807,812页

作者：刘慧和卫星陈晓平江苏大学镇江212013

从信号处理的角度给出了样本熵(SampEn)的定义,算法和应用。通过实例说明样本熵比近似熵更具相对一致性。样本熵比近似熵更符合理论性。适用于分析脑电等生物信号。

关键词：样本熵近似熵相对一致性自身匹配

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基于局部场电位样本熵分析的麻醉深度监测

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中国组织工程研究 2012年第48期16卷 9114-9120页

作者：师黎魏贯军李晓媛王治忠史慧革郑州大学电气工程学院河南省郑州市450001

背景:目前的麻醉深度监测多以大脑皮质脑电信号分析为主,然而,大脑皮质脑电信号不能反映皮质下组织的功能状况、不包含高频信息并且易受外界环境干扰,从而导致基于大脑皮质脑电信号分析的麻醉深度监测在稳定性、精确性等方面有固有缺陷... 详细信息

背景:目前的麻醉深度监测多以大脑皮质脑电信号分析为主,然而,大脑皮质脑电信号不能反映皮质下组织的功能状况、不包含高频信息并且易受外界环境干扰,从而导致基于大脑皮质脑电信号分析的麻醉深度监测在稳定性、精确性等方面有固有缺陷。目的:分析局部场电位信号样本熵在麻醉深度监测中的效果,实现麻醉深度的实时监测。方法:以大鼠为模型动物进行实验,对整个麻醉过程中的大鼠初级视觉皮质局部场电位信号进行快速样本熵计算,并对样本熵曲线动态变化进行分析,判定麻醉状态;然后将样本熵分别与大鼠尾部受热刺激时的甩尾延迟时间、局部场电位信号的中心频率和边缘频率做统计分析,验证基于局部场电位快速样本熵分析的麻醉状态判定方法。结果与结论:局部场电位信号的样本熵可以快速、准确、稳定地反映大鼠的麻醉深度,用于麻醉深度实时监测。

关键词：麻醉深度样本熵局部场电位中心频率边缘频率

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基于脑电信号样本熵的急性脑梗死患者溶栓效果评价

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中国医学物理学杂志 2022年第1期39卷 81-86页

作者：王耀辉吕喆张重阳梁振虎秦皇岛市第一医院急诊科河北秦皇岛066000 燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066000

目的:通过研究急性脑梗死患者溶栓治疗前后的脑电信号特征,探讨样本熵算法在急性脑梗死溶栓治疗监测中的应用。方法:采用频谱和样本熵分析76例急性脑梗死患者在溶栓前和溶栓治疗后24 h的EEG数据。分析溶栓治疗前后的变化规律。结果:溶... 详细信息

目的:通过研究急性脑梗死患者溶栓治疗前后的脑电信号特征,探讨样本熵算法在急性脑梗死溶栓治疗监测中的应用。方法:采用频谱和样本熵分析76例急性脑梗死患者在溶栓前和溶栓治疗后24 h的EEG数据。分析溶栓治疗前后的变化规律。结果:溶栓治疗有效的患者,Delta与Alpha频段的能量在溶栓治疗前后差异具有统计学意义(P<0.05);同时,溶栓前后,溶栓有效患者的Delta频段的样本熵在溶栓治疗前后的差异有统计学意义(P<0.001)。结论:Delta频段和Alpha频段的能量,以及样本熵可用于急性脑梗死溶栓治疗效果的监测评估。

关键词：急性脑梗死血栓溶解疗法脑电图频谱样本熵

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基于VMD样本熵和KELM的输电线路故障诊断

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电子测量与仪器学报 2019年第5期31卷 73-79页

作者：谢国民黄睿灵丁会巧辽宁工程技术大学电气与控制工程学院葫芦岛125105 国家电网乌鲁木齐供电公司乌鲁木齐830011

针对输电线路短路故障危害大,故障识别率较低的情况,提出基于变分模态分解(VMD)样本熵与核极端学习机(KELM)相结合的输电线路故障诊断方法,提高输电线路故障诊断的正确率。首先,采用VMD对故障后的三相电压进行分解,得到一系列三相平稳... 详细信息

针对输电线路短路故障危害大,故障识别率较低的情况,提出基于变分模态分解(VMD)样本熵与核极端学习机(KELM)相结合的输电线路故障诊断方法,提高输电线路故障诊断的正确率。首先,采用VMD对故障后的三相电压进行分解,得到一系列三相平稳的模态分量;其次分别计算每组各分量的样本熵值,作为输电线路故障提取特征,组成样本库;以提取的输电线路故障特征输入到核极端学习机进行训练,获取诊断模型,然后比较其与极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)和BP神经网络的诊断效果。仿真结果表明,VMD样本熵+KELM的输电线路故障诊断模型精度高于其他3种算法,且运算速率更快,噪声鲁棒性更好。

关键词：输电线路故障诊断变分模态分解样本熵核极端学习机

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脑电数据近似熵与样本熵特征对比研究

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计算机工程与设计 2014年第3期35卷 1021-1026页

作者：李立曹锐相洁太原理工大学计算机科学与技术学院山西太原030024 北京工业大学国际WIC研究院北京100000

近似熵和样本熵均是量化时间序列复杂性的重要指标,通过两组数据集讨论近似熵与样本熵哪种更适合作为脑电特征。实验结果表明,样本熵作为特征比近似熵能更恰当反映情绪活动存在的差异,差异电极主要集中在大脑前额;以样本熵为分类特征识... 详细信息

近似熵和样本熵均是量化时间序列复杂性的重要指标,通过两组数据集讨论近似熵与样本熵哪种更适合作为脑电特征。实验结果表明,样本熵作为特征比近似熵能更恰当反映情绪活动存在的差异,差异电极主要集中在大脑前额;以样本熵为分类特征识别嗜酒成瘾者与正常人的平均准确率为80.25%,高于近似熵为分类特征的74.25%,且样本熵算法的计算时间比近似熵算法几乎节约一半。相对于近似熵来说,样本熵更适合作为脑电特征。

关键词：近似熵样本熵脑电信号特征识别 K-S检验

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基于样本熵和蜻蜓算法优化SVM的电能质量扰动识别和诊断研究

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电力电容器与无功补偿 2019年第1期40卷 115-122页

作者：屈高强王承民齐彩娟赵亮刘涌陈万喜国网宁夏电力公司经济技术研究院银川750001 上海交通大学上海200240 上海博英信息科技有限公司上海200240

为了避免支持向量机预测结果易受惩罚因子和核函数参数参数选择的影响,提出一种DA算法优化SVM的电能质量扰动诊断和识别模型,实现电能质量扰动最优化诊断和识别。首先运用EMD将电能质量扰动信号进行分解,之后计算各尺度下的IMF分量的样... 详细信息

为了避免支持向量机预测结果易受惩罚因子和核函数参数参数选择的影响,提出一种DA算法优化SVM的电能质量扰动诊断和识别模型,实现电能质量扰动最优化诊断和识别。首先运用EMD将电能质量扰动信号进行分解,之后计算各尺度下的IMF分量的样本熵,并将其作为电能质量扰动信号的特征向量,建立SVM的电能质量扰动信号的识别模型。实验结果表明,与GA_SVM、PSO_SVM和DE_SVM相比,本文提出的算法DA_SVM可以有效提高电能质量扰动识别的准确率,收敛速度快,为电能质量扰动诊断和识别提供新的方法和途径。

关键词：样本熵支持向量机蜻蜓算法电能质量经验模态分解

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基于样本熵的渭河流域月降水序列复杂度与异步性特征研究

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人民黄河 2023年第7期45卷 36-41页

作者：杨天增张洪波黎扬兵吕丰光王雨巍姚聪聪长安大学水利与环境学院陕西西安710054 长安大学旱区地下水文与生态效应教育部重点实验室陕西西安710054

降水序列复杂度是衡量气候系统复杂非线性变化的重要指标,其表征的时间序列动力学特征对应对全球气候变化及流域水资源适应性管理意义重大。基于渭河流域及其周边22个气象站的降水数据,采用非线性动力学参数样本熵、Mann-Kendall非参数... 详细信息

降水序列复杂度是衡量气候系统复杂非线性变化的重要指标,其表征的时间序列动力学特征对应对全球气候变化及流域水资源适应性管理意义重大。基于渭河流域及其周边22个气象站的降水数据,采用非线性动力学参数样本熵、Mann-Kendall非参数趋势检验及累积距平等方法,系统分析1960-2016年渭河流域月降水序列复杂度的空间分布及演化特征,引入互样本熵探究气候变化影响下渭河流域不同分区月降水序列的异步性变化。结果表明:渭河流域月降水序列复杂度具有显著的空间差异性,表现为从东南向西北下降、从上游到下游上升的趋势,干流上游区复杂度分布与其他区域明显不同;近年来渭河流域降水量呈显著的下降趋势,降水序列样本熵值显著增大,说明降水动力学系统结构趋于复杂,可能会给渭河流域的水资源管理带来挑战;渭河流域不同分区的滑动平均降水量与相应的样本熵值间存在负相关关系,整体表现为降水量减小、复杂度提高;气候变化影响期内区域间月降水序列异步性有所增强,但变化并不显著。

关键词：月降水序列复杂度样本熵降水量空间分布渭河流域

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基于样本熵的变速器微弱异响故障特征提取研究

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机械传动 2017年第9期41卷 124-129页

作者：武超孙虎儿梁晓华中北大学机械与动力工程学院山西太原030051

针对某变速器新产品在特定挡位转速区间存在的微弱异响,运用非线性动力学参数样本熵提取变速器在不同挡位下的运行特征;通过实例分析了不同参数对样本熵提取齿轮故障的影响,选择了合适的参数计算样本熵;在此参数下研究了正常挡位与故障... 详细信息

针对某变速器新产品在特定挡位转速区间存在的微弱异响,运用非线性动力学参数样本熵提取变速器在不同挡位下的运行特征;通过实例分析了不同参数对样本熵提取齿轮故障的影响,选择了合适的参数计算样本熵;在此参数下研究了正常挡位与故障挡位样本熵和近似熵随转速变化情况。研究表明,输入轴转速升高,正常挡位样本熵和近似熵变化不大,而故障挡位样本熵和近似熵减小,且样本熵相比近似熵可更有效提取变速器齿轮特征。并针对样本熵异常的某变速器4挡齿轮故障进行了阶次包络分析,实现了变速器齿轮故障的判别。

关键词：样本熵变速器特征提取阶次分析包络解调

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基于样本熵和模式识别的脑电信号识别算法研究

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计算机工程与科学 2020年第8期42卷 1482-1488页

作者：沈晓燕王雪梅王燕南通大学信息科学技术学院江苏南通226019 南通大学神经再生协同创新中心江苏南通226019

脑-机接口BCI是一种实现人脑和外部设备通信的新兴技术。基于时频特性进行特征提取的传统方法无法体现EEG信号的非线性特征。为了进一步提高分类的准确率,首先采用小波阈值降噪的预处理方法提高了EEG信号的信噪比。然后结合非线性动力... 详细信息

脑-机接口BCI是一种实现人脑和外部设备通信的新兴技术。基于时频特性进行特征提取的传统方法无法体现EEG信号的非线性特征。为了进一步提高分类的准确率,首先采用小波阈值降噪的预处理方法提高了EEG信号的信噪比。然后结合非线性动力学的样本熵参数,对3种想象运动的脑电信号进行特征提取,保留了脑电信号的非线性特征。其中,运动想象MI脑电信号的研究一直都是BCI这一高速发展领域的重点目标。还研究了支持向量机、LVQ神经网络和BP神经网络3种分类器。通过实验结果对比发现,BP神经网络具有较高的识别率,更适用于脑电信号的分类识别。

关键词：样本熵特征提取 BP神经网络模式识别

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基于NLM-CEEMDAN和样本熵的水电机组振动信号去噪

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中国农村水利水电 2023年第6期 286-294页

作者：章芳情袁方贺玉王成城郭江武汉大学动力与机械学院湖北武汉430072 武汉理工大学自动化学院湖北武汉430070 机械工业仪器仪表综合技术经济研究所北京100050

振动监测分析是水电机组故障诊断的重要手段,如何从振动信号中滤除噪声以便于故障特征有效提取是关键问题,为此提出了基于非局部均值滤波(NLM)和自适应噪声完备集合经验模态分解方法(CEEMDAN)结合的振动信号去噪新方法,并在水电机组摆... 详细信息

振动监测分析是水电机组故障诊断的重要手段,如何从振动信号中滤除噪声以便于故障特征有效提取是关键问题,为此提出了基于非局部均值滤波(NLM)和自适应噪声完备集合经验模态分解方法(CEEMDAN)结合的振动信号去噪新方法,并在水电机组摆度监测分析中进行了应用。该方法利用NLM-CEEMDAN对信号进行降噪处理,获得若干个固有模态分量(IMF),并且计算各分量样本熵值来进行分量归类。最后通过将高频噪声分量和信噪混合分量中的噪声成分从原始信号中滤除来完成对振动信号的去噪。仿真和实例分析,该方法优于常用的分解分量重构法和小波去噪算法,具有更好的去噪效果,为水电机组故障特征提取提供了新思路。

关键词：振动信号非局部均值滤波自适应噪声完备集合经验模态分解样本熵去噪

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