比例不变神经信号的复杂性层次
统计力学
2016-08-16 v1
摘要
许多物理和生理信号都表现出具有 比例不变特征和长程幂律相关性的复杂尺度不变特性，这暗示了可能的共同控制机制。具体而言，已有人士表明，受多时间尺度输入和反馈影响的动力学过程可能足以引起 比例不变和尺度不变。人类心跳和人类步态是两种在神经控制下受层次化、多尺度生理系统输出的生理信号示例。本文表明，尽管在健康状态下，心搏间期和步态间期时间序列具有可比的 比例不变，但它们仍可能属于不同的复杂性类别。我们对这些两种信号的幅值序列相关性和多重分形尺度指数的分析表明，与在健康心跳动力学中发现的非线性多重分形行为不同，步态时间序列表现出较不复杂、接近单分形的行为以及较低的非线性程度。这些发现因而引起对传统双点相关方法在充分刻画生理和物理动力学中的局限性之关注。此外，这些结果表明，不同神经调节下的生理系统和具有相似 比例不变的物理系统所观察到的不同复杂性水平可能由不同的控制机制负责。
引用
@article{arxiv.cond-mat/0409545,
title = {Levels of Complexity in Scale-Invariant Neural Signals},
author = {Plamen Ch. Ivanov and Jeffrey M. Hausdorff and S. Havlin and Luís A. Nunes Amaral and Kuniharu Arai and Verena Schulte-Frohlinde and Mitsuru Yoneyama and H. Eugene Stanley},
journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/0409545},
year = {2016}
}
备注
9 pages, 3 figures