22、生物及仿生系统中的信息传递

生物及仿生系统中的信息传递

1. 引言

在分析计算的局部信息动态时,局部视角的信息度量相较于平均度量,能为我们提供更详细的见解。接下来,我们将探讨局部视角的信息传递在多个生物及仿生应用中的实用性。

2. 睡眠呼吸暂停中心率与呼吸率的相互作用

2.1 睡眠呼吸暂停概述

睡眠呼吸暂停是一种在睡眠期间出现呼吸暂停和急促呼吸的疾病。当心率超过某个阈值时,就可能会引发呼吸暂停事件。此前有研究从信息传递的角度,对睡眠呼吸暂停患者的心率和呼吸率之间的相互作用进行了探讨,发现两者之间存在双向的信息传递,且从心率到呼吸率的信息传递更为明显。

2.2 局部转移熵的应用

我们使用局部转移熵来研究心率和呼吸率之间的相互作用。具体步骤如下:
1. 数据选择 :选取一名睡眠呼吸暂停患者睡眠时的瞬时心率和呼吸率数据(使用 1991 年圣达菲研究所时间序列竞赛数据集 B 的样本 2350 - 3550)。
2. 概率分布函数计算 :采用核估计方法计算相关变量的概率分布函数,核宽度 r = 0.60 标准差。
3. 历史长度设置 :将历史长度 k 设置为 4,以消除信息存储的影响。

2.3 结果分析

通过计算发现,心率和呼吸率之间显著的双向信息交换与呼吸暂停事件相吻合。在这些事件周围,转移熵在两个方向上都会出现明显的尖峰簇,而在事件之间则很少有信息传递。更重要的是,典型事件的特写显示,信息交换通常由心率向呼吸率的显著传递开始,随后在呼吸暂停事件期间进行复杂的

【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析(Python代码实现)内容概要:本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题,提供了基于Python代码实现的技术研究与复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢与合成氨工艺流程,对系统的容量配置与运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比和调度策略,兼顾经济性、能效性和稳定性,适用于并网与离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程,帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群:具备一定Python编程基础和能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者;; 使用场景及目标:①用于教学与科研中对风光制氢合成氨系统的建模与优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划与调度策略的设计与验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑与实现路径;; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试与运行,配合文档说明深入理解模型构建细节,重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式,同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
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