在附加信號的分析中我應該尋找什麼？

我期待分析和比較以下`信號：（：這裏更好的效果圖：編輯oscillations good這裏：oscillations bad）在附加信號的分析中我應該尋找什麼？

neural activations good neural activations bad

你看到的是地塊神經元激活從一種人造神經網絡對時間繪製。圖中的每條線都是隨時間推移的神經元激活，其值可能在-1和1之間。

在第一個圖中，活動是穩定且一致的，而第二個圖表示更多混沌活動（因爲想要更好） - 某種破壞性干擾似乎經常發生......

無論如何，我想做一些'聰明'的分析，但由於信號分析真的不是我的強項，我以爲我會在這裏尋求一些建議...

編輯：讓我澄清一下。最終，我想描述這些數據。例如，這可能涉及確定每個圖中包含的各個信號之間的相關性。我想測量「規律性」或數據不變性：在上面的例子中，上面的圖比下面的圖更規律。因此，我想我可以計算每個信號的方差並將其作爲一種度量;但我想知道是否有更全面的信號處理技術可能更適合（我不確定）。事實上，我甚至不確定信號處理是否是我現在想要的，我想到了它。也許某種小波或英尺分析...

對於那些有興趣，我正在研究蠕蟲運動的計算建模。

來源

2012-03-26 Ben J

所以你的問題是...？你想在這裏完成什麼樣的**？ – Jon 2012-03-26 01:38:31

感謝Jon，我添加了一個編輯來澄清。 – 2012-03-26 02:18:12

這個問題對於[so]來說還不夠具體。 – 2012-03-26 02:29:51

你應該參考一些關於非線性時間序列分析的好書。對於瞬時信號，您的信號的規律性可以是Lyapunov譜。另一種可能性是熵。如果你對信號之間的相關性感興趣，你可以使用傳遞熵或格蘭傑因果關係，或者對於神經元來說，看一下相位同步的一些方法是很好的。貝葉斯的東西也值得嘗試。

但是 - 最重要的是 - 首先你需要一個關於你真正想知道的問題。一旦你明白了，選擇正確的工具要容易得多。

還有一個最後的提示。在工程界以外尋找工具。他們的工具大部分是線性的，但是你正在處理一個高度非線性的系統。如果您不瞭解信號的任何信息，並希望對此有其他看法，則小波，FFT和其他信息很有用，但它們不適合您的問題。

來源

2012-03-27 20:16:55

謝謝安德烈，這真的很有幫助。祝你有美好的一天！乾杯。 – 2012-04-01 21:57:25

不客氣。很好，我可以幫你。 – 2012-04-03 06:55:39

在附加信號的分析中我應該尋找什麼？

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