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申请/专利权人：南京邮电大学

摘要：基于模糊等符号分布的生理信号幅度波动分析方法，有效地解决了时间序列等符号较少以及边界误差问题的问题。通过对区间元素叠加符号化，计算符号类型的概率分布，从而避免了原始符号区间划分方法的缺陷。在衡量等符号分布的过程中，计算相邻元素的模糊符号概率差异性，然后计算并统计模糊符号序列的等状态分布。心率信号的测试结果表明，基于叠加区间的模糊等符号分布分析方法由于有效避免了原始符号化方法中的边界误差问题，因此能够更加有效地提取生理时间序列的等状态分布特征。

主权项：1.基于模糊等符号分布的生理信号幅度波动分析方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：S1、对于长度为生理时间序列，基于区间阈值基准和控制参数确定其特征值，用以筛选信号模糊符号的幅度波动；步骤S1具体为：S11、计算生理时间序列的区间阈值基准即序列的标准差；S12、通过可调的控制参数，生成符号区间划分的特征值；S2、计算生理时间序列符号化的参数，包括序列的最大值、最小值以及符号化的数量；步骤S2具体为：S21、提取生理时间序列的最大值和最小值；S22、计算生理时间序列符号化的数量；函数表示大于等于k的最小整数；S3、对时间序列进行模糊符号化，得符号序列，其中每个元素包含符号以及该元素所占该符号的概率；步骤S3具体为：S31、以生理时间序列的最小值为起点、特征值为区间对序列进行符号化；S32、确定区间中心、边界外以及交叉区间元素的符号类型；步骤S32中，对于符号类型为1和N的边界区域，此时序列的元素属于的区间，且并无相邻的叠加区域，元素符号类型分别表示为和；对于有双向区间的符号区间的中心元素，其符号类型表示为，为区间对应的符号；对于交叉区间和中的元素，其符号元素为，其中+=1；S33、构建交叉区间元素的符号概率函数；S4、量化生理序列的局部幅度波动，即计算相邻模糊符号概率分布的差异值求和得到差异性；步骤S4具体为：S41、确定延迟为的序列元素并对其进行模糊符号分别为和；S42、计算相邻模糊符号对应的概率分布差异；步骤S42中，对于和中相同的符号，，计算其对应的概率差异性；对于单一的符号，和并不相同，也不相同，其对应的概率差异性则分别为和；S43、对S42中相邻模糊符号对应的概率分布差异值求和，得到符号元素概率分布的差异性；S5、通过模糊等符号分布量化生理信号的幅度波动，得到最终分析结果；步骤S5具体为：S51、通过相邻模糊符号的相似度量化生理序列的局部幅度波动；S52、计算生理序列的模糊等符号分布。

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