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统计复杂性度量方法是作为结构或关联的一般性指示被提出来的.最近,Lopez-Ruiz等提出一种称为CLMC的统计复杂性测度,满足在秩序和随机两个极端情况下测度为0的边界条件.David详细研究了CLMC的特性,发现它既不是一个热力学集中变量也不是一个热力学扩张变量,并提出一种满足热力学扩张特性的补偿形式,但最后证明CLMC只是熵密度的普通解,不能作为结构测度.因此统计复杂性度量不仅应满足有序-随机的边界条件,而且应明确给出所刻划的结构.采用CLMC的统计复杂性度量的形式,并利用时间不可逆性(序列的动力非线性信息)作为补偿项,提出一种新的统计复杂性度量方法.用于揭示由非线性引起的系统复杂程度.在成功检验了周期信号、拟周期信号、线性高斯过程和混沌的基础上,最后应用于心率信号分析,结果表明统计复杂性测度与不同的心脏功能状态相关联.

作者:裴文江;杨绿溪;何振亚

来源:生物物理学报 2000 年 16卷 3期

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作者:
裴文江;杨绿溪;何振亚
来源:
生物物理学报 2000 年 16卷 3期
标签:
混沌 统计复杂度 心率变异
统计复杂性度量方法是作为结构或关联的一般性指示被提出来的.最近,Lopez-Ruiz等提出一种称为CLMC的统计复杂性测度,满足在秩序和随机两个极端情况下测度为0的边界条件.David详细研究了CLMC的特性,发现它既不是一个热力学集中变量也不是一个热力学扩张变量,并提出一种满足热力学扩张特性的补偿形式,但最后证明CLMC只是熵密度的普通解,不能作为结构测度.因此统计复杂性度量不仅应满足有序-随机的边界条件,而且应明确给出所刻划的结构.采用CLMC的统计复杂性度量的形式,并利用时间不可逆性(序列的动力非线性信息)作为补偿项,提出一种新的统计复杂性度量方法.用于揭示由非线性引起的系统复杂程度.在成功检验了周期信号、拟周期信号、线性高斯过程和混沌的基础上,最后应用于心率信号分析,结果表明统计复杂性测度与不同的心脏功能状态相关联.