【摘 要】
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该文侧重于对复杂度、近似熵及再现图这三种非线性动力学方法的研究.通过对理论本身的分析和仿真实验,提出了新的符号化思想及高阶KC复杂度、动态KC复杂度的概念,并对近似熵
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该文侧重于对复杂度、近似熵及再现图这三种非线性动力学方法的研究.通过对理论本身的分析和仿真实验,提出了新的符号化思想及高阶KC复杂度、动态KC复杂度的概念,并对近似熵算法中相似容限的确定方法提出了新的建议.为了更清楚地认识这些非线性动力学方法对混沌状态的识别能力,引入众所周知的能反映混沌状态的典型模型——logistic映射模型作为仿真实验的研究对象.由于非线性动力学方法中参数的选择对计算结果有很大的影响,我们还对这一问题进行了讨论.麻醉状态作为一种脑功能状态,是最近近于人体静息基础状态的一种无意识状态.对此状态的研究有可能为意识的研究提供新的思路,因此选择麻醉状态作为应用的对象.该文研究了上述三种方法刻划麻醉状态的能力.
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