臺灣博碩士論文加值系統

健康的睡眠會經過三種不一樣的狀態：淺眠、深眠與快速動眼狀態。在這篇文章中，我們把EEG原始數據分解成符號序列與幅值序列，然後利用mIRMD與DFA法來分析它們的特性。我們展示符號序列與幅值序列在各個睡眠狀態的維度趨勢，並且區分了睡眠期的清醒與非睡眠期的清醒狀態，我們更進一步把幅值序列再分解成幅值的符號序列，並且從比較分析生醫與金融數據中發現了一些有趣的現象。藉由研究腦波波動的復發間隔分析，我們能夠在特定睡眠狀態下分辨出哪些人是健康的以及那些人是擁有輕微睡眠障礙的個體。

目次
致謝辭………………………………………………………………i

摘要……………………………………………………………………………ii

英文摘要…………………………………………………………………iii

目次………………………………………………………………………iv

圖表目次……………………………………………………………………v

第一章 簡介……………………………………………………………………………1

第二章 數據與方法………………………………………………………2
一、 腦波數據簡述……………………………………………………2
二、 mIRMD法…………………………………………………………4
三、 DFA法……………………………………………………………6

第三章 符號序列(sign series)以及幅值序列(Magnitude series)的分析與討論....8
一、 原始數據的碎形維度……………………………………………………………………………8
二、 符號序列與幅值序列…………………………………………………………………………13
三、 幅值序列的符號和幅值序列…………………………………………………………………20

第四章 波動的復發間隔分析(recurrence interval analysis)與討論……………………23
一、 定義數與的波動(Volatility)………………………………23
二、 分析SC與ST數據後的結果及比較與Zeo數據受測者的睡眠障礙評定……………………………24

第五章 結論……………………………………………………………25

參考文獻…………………………………………………………………27

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