Suppr超能文献

睡眠脑电图数据中第一个正李雅普诺夫指数的计算。

The calculation of the first positive Lyapunov exponent in sleep EEG data.

作者信息

Röschke J, Fell J, Beckmann P

机构信息

Department of Psychiatry, University of Mainz, Germany.

出版信息

Electroencephalogr Clin Neurophysiol. 1993 May;86(5):348-52. doi: 10.1016/0013-4694(93)90048-z.

Abstract

To help determine if the EEG is quasiperiodic or chaotic we performed a new analysis by calculating the first positive Lyapunov exponent L1 from sleep EEG data. Lyapunov exponents measure the mean exponential expansion or contraction of a flow in phase space. L1 is zero for periodic as well as quasiperiodic processes, but positive in case of chaotic processes expressing the sensitive dependence on initial conditions. We calculated L1 for sleep EEG segments of 15 healthy male subjects corresponding to sleep stages I, II, III, IV and REM (according to Rechtschaffen and Kales). Our investigations support the assumption that EEG signals are neither quasiperiodic waves nor simple noise. Moreover, we found statistically significant differences between the values of L1 for different sleep stages.

摘要

为了帮助确定脑电图(EEG)是准周期性的还是混沌的,我们通过计算15名健康男性受试者睡眠EEG数据的第一个正李雅普诺夫指数L1进行了一项新的分析。李雅普诺夫指数测量相空间中流的平均指数膨胀或收缩。对于周期性以及准周期性过程,L1为零,但在混沌过程中为正,这表示对初始条件的敏感依赖性。我们计算了对应于睡眠阶段I、II、III、IV和快速眼动(REM)(根据 Rechtschaffen 和 Kales)的15名健康男性受试者睡眠EEG片段的L1。我们的研究支持这样一种假设,即EEG信号既不是准周期波也不是简单噪声。此外,我们发现不同睡眠阶段的L1值之间存在统计学上的显著差异。

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