从心脏动力学中分离出大脑信号的影响
摘要：心电图（ECG）信号似乎相当复杂。本文提供了一项研究结果，显示了正常的ECG信号，可以通过预定的方式在时间上拉伸，从而简化成一个相对较简单的信号。在这种转换之前，如果你对数据的各个数据包进行Trans-Spectral Coherence (TSC)的分析，你会确认该信号确实是非常复杂的。这是因为TSC给我们一个关于频谱中各种谐波之间关系的想法。一旦我们找到一个中间变量，相干性显著提高了。然而，还有一个障碍。为了找到这个变量，我们需要假设复杂化的数据位于一个4-sheeted Riemann-Surface上。有了这个理解，我们可以找到一种适当的时间转换，从而导致非常高的TSC。 转换后的信号非常简单。现在我们可以根据数据明确计算的一组函数，在仿射空间中重新排列ECG数据。这揭示了心脏的动力学，如果摆脱了外部影响，是相当简单的。
作者：P G Vaidya
论文ID：nlin/0508030
分类：Chaotic Dynamics
分类简称：nlin.CD
提交时间：2007-05-23