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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明属于生理信号处理领域，公开了一种基于模糊排列的生理信号时间不可逆分析方法，包括：步骤1、对生理信号序列进行空间向量重构，得到重构向量序列，并计算序列模糊转化的控制参数；步骤2、构建并优化重构序列的排列序列；步骤3、将排列类型模糊化处理；步骤4、得到逆序生理信号序列，通过模糊排列转化，得到时间逆序模糊排列序列；步骤5、统计排列类型及其概率分布；步骤6、衡量生理信号序列和逆序生理信号序列模糊排列的概率分布差异性，量化生理信号的模糊排列时间不可逆。本发明有效地将特异向量的空间结构特征和标准向量相关联，进而优化了排列类型的构建方式，提高了生理信号时间不可逆量化分析的精确度。
主权项：1.一种基于模糊排列的生理信号时间不可逆分析方法，其特征在于：所述生理信号时间不可逆分析方法具体包括以下步骤：步骤1、给定长度为L的生理信号序列Xt，对生理信号序列Xt进行空间向量重构，得到重构向量序列并计算序列模糊转化的控制参数；步骤2、构建并优化重构序列的排列序列步骤3、将排列类型模糊化处理，生成模糊排列类型πf＝πi，pi，并构建模糊排列序列πft＝{πf1，...πft，...πfL-m-1τ}；步骤4、对生理信号序列Xt进行时间逆序得到逆序生理信号序列X-t，通过模糊排列转化，得到时间逆序模糊排列序列πf-t＝{πf-1，...πf-t，...πf-L+m-1τ}；步骤5、统计生理信号序列和逆序生理信号序列对应的排列类型及其概率分布；步骤6、衡量生理信号序列和逆序生理信号序列模糊排列的概率分布差异性，量化生理信号的模糊排列时间不可逆。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于模糊排列的生理信号时间不可逆分析方法
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