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基于EMD,EEMD与CEEMD的信号 时频分析技术对比研究
编辑人员丨2023/8/6
时频分析方法在各个领域中广泛应用起来,特别是在工程领域中对结构和构件的变形以及内部损伤检测应用较多.HHT作为一种新兴的非线性,非平稳时频分析技术在探测和勘探领域中具有广阔的前景.文中重点对EMD,EEMD和CEEMD算法进行分析,通过对合成信号进行傅里叶变换和希尔伯特-黄变换,得到信号的频谱图,希尔伯特黄谱,边际谱等数据.通过对比分析,总结了三种方法的优缺点.结果表明,EMD,EEMD和CEEMD方法是进行非线性非平稳信号分析的有效工具.
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编辑人员丨2023/8/6
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原发全面强直阵挛癫痫分频段功能MRI度中心度研究
编辑人员丨2023/8/5
目的 探讨原发全面强直阵挛癫痫(IGE-GTCS)不同频段[固有模态函数(IMF1～5)]下静息态功能磁共振成像(fMRI)度中心度(DC)的异常.资料与方法 前瞻性收集IGE-GTCS患者19例(GTCS组)和22例健康志愿者(对照组),采集静息态fMRI数据.采用互补集合经验模态分解(CEEMD)方法 对fMRI振荡信号进行分频计算,比较两组受检者重要节点属性DC的差异.提取组间差异脑区DC与国立医院癫痫发作严重程度量表(NHS3)评分,并进行相关性分析.结果 在不同振荡频率下与对照组相比,GTCS组DC值增高的脑区主要集中在默认网络(DMN)的重要节点,DC减低的脑区主要包括双侧丘脑、左侧豆状核及部分DMN脑网络节点(P<0.05).IMF4亚频段:GTCS组NHS3评分与后扣带回的平均DC呈正相关(r=0.65,P<0.05),与内侧颞叶的平均DC呈负相关(r=-0.51,P<0.05);IMF3亚频段:GTCS组NHS3评分与前扣带回的平均DC呈负相关(r=-0.50,P<0.05);IMF1亚频段:GTCS组NHS3评分与后扣带回呈正相关(r=0.54,P<0.05).结论 GTCS患者在不同频段下默认网络节点属性DC值异常反映了GTCS患者脑功能整合异常,有助于进一步揭示GTCS的发病机制,并为其后续研究提供参考.
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编辑人员丨2023/8/5
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基于CEEMD-GRNN组合模型的HIV感染病例数预测
编辑人员丨2023/8/5
目的 构建基于百度指数的CEEMD-GRNN模型预测HIV感染病例数、为信息缺乏的HIV感染疫情预测提供可靠的方法,旨在为艾滋病流行趋势的传统预测方法提供有益补充.方法 第一,利用GRNN建立HIV感染病例数原始序列与百度指数的非线性关系;第二,先利用CEEMD提取HIV感染病例数的周期,再利用GRNN建立提取后序列与百度指数的非线性关系;第三,基于上述两种思想进一步建立组合预测模型,称为CEEMD-GRNN组合模型;最后,将CEEMD-GRNN组合模型应用于HIV感染病例数的预测.结果 模型拟合结果表明,最优单项模型的MAPE为10.17％,CEEMD-GRNN组合模型的MAPE为7.18％,组合模型的预测精度高于最优单项模型.结论 本文提出的CEEMD-GRNN组合模型预测精度优于最优单项模型,所提模型能够为信息不充足的非线性HIV感染病例数据提供稳定可靠的预测方法.
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编辑人员丨2023/8/5
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基于CEEMD-GWO-SVR集成模型的病毒性肝炎流行趋势预测研究
编辑人员丨2023/8/5
目的 为病毒性肝炎流行趋势分析建立可靠的CEEMD-GWO-SVR集成预测方法.方法 基于分解集成思想,首先利用CEEMD分别将甲型肝炎、乙型肝炎、戊型肝炎发病数的原始时间序列分解为一系列本模特征函数,然后利用GWO-SVR对每个本模特征函数建模,最后集成各本模特征函数的预测得到最终结果.结果 CEEMD-GWO-SVR比GWO-SVR、SARIMA的预测精度提高了2％ ～8％,其中甲型肝炎的MAPE分别降低了5.68％和7.06％,乙型肝炎降低了2.19％和4.34％,戊型肝炎降低了6.14％和4.59％.假设检验的结果也证明了CEEMD-GWO-SVR的预测与实际序列相关性更强.结论 CEEMD-GWO-SVR具有较高的预测精度,可以为病毒性肝炎流行趋势分析提供可靠的预测方法.
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编辑人员丨2023/8/5
