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面向大规模非平稳非线性数据的自适应同步测量
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上传时间: 2021-03-03
详细说明：非平稳非线性数据的同步测量是研究中的一个持续问题复杂系统，例如神经科学。 现有方法主要基于傅立叶变换和小波变换，并且缺乏能够（1）测量同步强度的方法通过适应非平稳，非线性动力学来处理多元数据，以及（2）满足需求复杂的科学或工程应用。 这项研究提出了一种可以衡量的方法二元非平稳非线性数据针对相位差的同步强度。 这这种方法（简称AD-PDSA）依靠自适应算法进行数据分解。 并行化该方法还通过在图形处理单元（GPGPU）上进行通用计算而开发， GAD-PDSA极大地改善了数据处理的可扩展性。 我们开发了一个模型GAD-PDSA的基础，以验证其在分析多渠道，与事件相关的潜力（ERP）方面的有效性参照Morlet小波变换（MWT）对Daubechies（DB）小波进行记录。 GADPDSA 应用于癫痫患者的脑电数据集，并进行同步分析表现出癫痫病灶定位的有效指标。
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