用Lempel-Ziv复杂度解释生物医学信号中的非随机特征
混沌动力学
2011-11-10 v3
摘要
Lempel-Ziv复杂度（LZ）[1]及其变体已被广泛用于识别在不同生理状态下获得的生物医学信号中的非随机模式。复杂度的非随机特征可能出现在非线性确定性和非确定性设置下。过去也鼓励将替代数据测试与复杂度估计结合使用，以更精细地区分不同类别的过程。在这篇简短的信件中，我们提出两个重要观察：（1）动力学层面的非高斯噪声可以规避现有的替代算法，即：相位随机化替代（FT）、幅度调整傅里叶变换（AAFT）和迭代幅度调整傅里叶变换（IAAFT）。因此，任何将非线性确定性作为非随机性解释的推断都是不完整的。（2）即使在两个具有相同自相关函数的线性过程之间，也可以观察到复杂度的降低。结果通过具有高斯和非高斯新息的二阶自回归过程进行了说明。AR（2）过程已被广泛用于模拟多种生理现象，因此选择了它们。所呈现的结果鼓励在使用复杂度度量对实验信号中的非随机特征进行解释时保持谨慎。
引用
@article{arxiv.nlin/0608049,
title = {Interpreting non-random signatures in biomedical signals with Lempel-Ziv complexity},
author = {Radhakrishnan Nagarajan},
journal= {arXiv preprint arXiv:nlin/0608049},
year = {2011}
}
备注
12 Pages, 2 Figures