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去趋势互相关分析文献资料
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睡眠脑电的去趋势互相关分析
睡眠质量关系着身体健康与和工作效率,睡眠分期结果是衡量睡眠质量的重要指标和诊治睡眠障碍性疾病的重要途径.本文采用基于去趋势互相关分析(DCCA)的方法,从MIT-BIH Polysomnographic Database中随机抽取了样本信号,来进行清醒期和非快速眼动(NREM)睡眠Ⅰ期的分期研究.结果表明,清醒期的DCCA指数的平均值小于NREM睡眠Ⅰ期的DCCA指数的平均值.此方法研究睡眠脑电图,对改善睡眠质量或者诊治睡眠障碍性疾病有很大的意义.
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去趋势互相关分析:一种新的步态分析方法
步态信号的互相关性能反映出不同人群的健康状况.对非平稳信号进行长程相关性分析对医学研究具有重要的意义.本文首次把去趋势互相关分析(DCCA)用于不同生理病理状态下的步态信号分析中.研究了从MIT-BIH标准数据库中提取出的健康的年轻人群(23～ 29岁)、健康的老年人群(71～77岁)以及患有帕金森病的老年人群(60～77岁)三组信号.对三组非平稳步态信号进行DCCA,根据处理后的数据,可以看出随着年龄及健康状况的改变,步态信号的自相似特性变得越来越不稳定.从互相关性分析中可以看出健康年轻人群的步态相关程度逐渐变大,健康老年人群的步态相关程度变化较慢,帕金森病患者的步态相关程度呈不稳定的变化状态.根据不同步态信号之间的差异,可以进行医学诊断和治疗.
