24、检测心脏交感活动中的非线性动力学

检测心脏交感活动中的非线性动力学

1. 引言

在研究心脏交感活动时,检测其中的非线性动力学对于理解生理机制具有重要意义。通过多种分析方法,可以揭示交感活动与通气之间的复杂关系,以及不同动力学模式下的特征。

2. 方法

2.1 时空分离检测

对于平面 $(a, s)$ 中的点,计算每对点 $P_i$ 和 $P_j$ 的欧几里得距离 $d_{ij}$(空间分离)与它们的时间分离 $t$ 的关系。通常以等高线图表示在给定时间分离 $t$ 下,距离小于 $d$ 的点对的比例。一般有限数量的等高线(如代表 5%、50% 和 95% 点的三条曲线)足以检测平面 $(u, s)$ 中的近返回情况。当所有三条曲线在 $t$ 时刻降至零,表明 $u$ 和 $s$ 之间存在非线性干扰。

2.2 频率跟踪轨迹

频率跟踪轨迹将交感放电对每个通气周期的峰值响应表示为向量 $p = |p|\theta_p$。向量幅度 $|p|$ 通过将强迫交感响应的最大幅度除以通气的最大幅度得到:
[
|p|=\frac{\max_{(n - 1)T_p\leq t\leq nT_p}s(t)}{\max_{(n - 1)T_p\leq t\leq nT_p}v(t)}
]
其中 $T_p$ 表示以心跳表示的扰动信号周期,$(n - 1)T_p$ 和 $nT_p$ 是定义第 $n$ 个强迫周期的峰值出现时间,$t_{max}$ 是第 $n$ 个通气周期内交感信号最大值的出现时间。向量相位计算为:
[
\theta_p = 2\pi\frac{t_{max}-(n - 1)T_p}{T_p} <

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
本程序为针对江苏省中医院挂号系统设计的自动化预约工具,采用Python语言编写。项目压缩包内包含核心配置文件与主执行文件。 配置文件conf.ini中,用户需根据自身情况调整身份验证参数:可填写用户名与密码,或直接使用有效的身份令牌(若提供令牌则无需填写前两项)。其余配置项通常无需更改。 主文件main.py包含两项核心功能: 1. 预约测试模块:用于验证程序运行状态及预约流程的完整性。执行后将逐步引导用户选择院区、科室类别、具体科室、医师、就诊日期、时段及具体时间,最后确认就诊卡信息。成功预约后将返回包含预约编号及提示信息的结构化结果。 2. 监控预约模块:可持续监测指定医师在设定日期范围内的可预约时段。一旦检测到空闲号源,将自动完成预约操作。该模块默认以10秒为间隔循环检测,成功预约后仍会持续运行直至手动终止。用户需注意在预约成功后及时完成费用支付以确认挂号。 程序运行时会显示相关技术支持信息,包括采用的验证码识别组件及训练数据来源。操作界面采用分步交互方式,通过输入序号完成各环节选择。所有网络请求均经过结构化处理,返回结果包含明确的状态码与执行耗时。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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