研究目的
通过提取生物医学数据中时变振荡模式及其相互作用的信息，深入了解信号来源系统的行为。
研究成果
该论文提出了一个分析生物医学信号中时间依赖性动态的全面框架，强调了时频分析的重要性，并引入了用于理解稳定但随时间变化的振荡动态的时序系统。
研究不足
该分析需要足够数量的振荡周期，尤其是当频率随时间变化时，通常设置为5个振荡周期。对于极低频率的情况，这可能需要比实际可记录更长的时间序列。对于短时间序列，这些方法会变得不可靠或无法实施。
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[2019年IEEE光子学与电磁学研究春季研讨会（PIERS-Spring） - 意大利罗马（2019.6.17-2019.6.20）] 2019光子学与电磁学研究春季研讨会（PIERS-Spring） - 基于平面天线集成真空光电二极管的高功率太赫兹源
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[2019年IEEE光子学与电磁学研究春季研讨会（PIERS-Spring） - 意大利罗马（2019.6.17-2019.6.20）] 2019光子学与电磁学研究春季研讨会（PIERS-Spring） - 基于平面天线集成真空光电二极管的高功率太赫兹源
DOI：10.1109/PIERS-Spring46901.2019.9017858
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
生物医学数据中包含信息的实用性，在很大程度上取决于用于提取这些信息的方法的可靠性和准确性。由于生命系统是热力学开放的，因而会不断与环境相互作用，传统的平稳性和自稳性假设在这种情况下不再适用。这会导致系统具有固有的时变性，并产生高度非线性、依赖时间的动态特性。信号分析的目的通常是从信号来源系统中洞察其行为。本文介绍了一系列信号分析方法，并将其应用于提取时变振荡模式及其相互作用的信息。文中讨论了对信号及其底层非自治动态特性进行表征的方法，包括时频分析、分解、相干分析以及用于研究相互作用和耦合函数的动态贝叶斯推断。这些方法通过应用于心血管数据和脑电图数据进行了说明。近期引入的时序系统理论框架，使动力系统能够具有时变的振幅和频率，同时保持稳定，这与生命的特征高度吻合。我们证明，在时序系统背景下应用这些方法，有助于在多个时间和空间尺度上准确提取系统动态特性。
作者：
Philip Clemson，Gemma Lancaster，Aneta Stefanovska
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