dfa matlab用法,用MATLAB实现DFA算法及报告.doc

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地理与生物信息学院

2011 / 2012 学年第二学期

实验报告

课程名称：医学信号处理

实验名称： DFA算法实现

班级学号： **********

学生姓名： ****

指导教师： ****

日期： 2012 年 6 月

实验题目：

Matlab软件处理生物医学数字信号

二、实验要求：

采用DFA算法实现

实验内容：

能使用Matlab软件编写、实现DFA算法并处理生物医学信号

实验过程：

(1)针对某个心电时间序列(总长度为)，首先进行求和

其中，是第个数据，而是所分析的心电时间序列的平均值。这种求和步骤可以映射原始时间序列到一个自相似的过程。

接着，量度求和后的时间序列的垂直特征尺度。方法是：求和后的时间序列被分成等长为的许多个小片段。画出每一个长度为的小片段的最小二乘拟和直线(它用来代表该片段中的趋势)。直线段的y坐标标记为。

(3)其次，对求和后的时间序列进行去趋势，即在每一个片段中把减去局域趋势。对一个给定的片段长度，这种求和并且去趋势后的时间序列的涨落的特征尺寸可以由下式计算：

(4)在所有时间尺度(片段大小)上重复上面的计算，可以得出和片段大小的关系曲线。对的斜率决定尺度指数(自相似参量)。

五、主要实验程序：

Clear all;

A=textread('d:\nsrdb-16786.txt');

N=1000;

n=[4 8 16 32 64 128];

l=length(n);

r=fix(rand(1)*10000);

b(1:N)=A(r:(r-1+N),2)*100+2100;

plot(1:N,b(1:N));

c=b-mean(b);

for i=1:N

y(i)=sum(c(1:i));

end

for k=1:l %k=1 n=10 k=2 n=50...

d=N/n(k);

for j=1:d

p=polAit((j-1)*n(k)+1:j*n(k),y((j-1)*n(k)+1:j*n(k)),1);

y1(k,(j-1)*n(k)+1:j*n(k))=polyval(p,(j-1)*n(k)+1:j*n(k));

end

figure,

plot(1:N,y);hold on;

plot(1:N,y1(k,1:N),'r');set(gca,'XGrid','on');%set(gca,'XTick',[0:n(k):N]);

title(['n=',num2str(n(k))]);

f(k)=sqrt((sum((y(1:N)-y1(k,1:N)).^2))/N);

end

figure,

plot(log10(n(1:k)),log10(f(1:k)),'o');hold on;

a=polAit(log10(n(1:k)),log10(f(1:k)),1);

plot(log10(n(1:k)),polyval(a,log10(n(1:k))));

title(['拟合直线斜率',num2str(a(1))]);

原始数据曲线：

n=4、8、16、32、64、128

拟合直线：

六、实验小结：

DFA方法可以检测出一个非平稳时间序列的内在的自相似性，同时避免散杂地检测可明显看出的人为的外在趋势的自相似性。更适合应用于某些慢性趋势非平稳时间序列。通过此次实验，熟悉了DFA算法的Matlab实现，并运用其处理生物医学信号。

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