非线性混沌理论在脑卒中患者声音时间序列中的分析和应用的任务书.docx

非线性混沌理论在脑卒中患者声音时间序列中的分析和应用的任务书
任务书
一、任务背景
脑卒中是一种常见的神经系统疾病，是造成残疾和致死率的主要原因之一。脑卒中患者的讲话受到严重影响，表现为语速不连续、失语、语言困难等。声音的时间序列数据可以反映出脑卒中患者发声的特征，对于对患者声音进行分析和监测具有重要的意义。
目前，传统的声音信号处理方法主要采用线性分析手段，难以完全反映出声音信号中的混沌特征。然而，非线性混沌理论可以更加准确地描述复杂的非线性系统，因此对于分析脑卒中患者声音时间序列数据非常有帮助。本任务旨在研究非线性混沌理论在脑卒中患者声音时间序列中的分析和应用，以期在临床诊治和康复中起到更加准确和有效的作用。
二、任务目标
1.系统学习非线性混沌理论的基本概念、特征和应用，掌握混沌理论在声音信号处理中的基本方法和应用原理；
2.收集并处理一定数量的脑卒中患者声音时间序列数据，建立混沌分析模型，提取声音时间序列中的混沌特征；
3.运用混沌特征，对不同类型的脑卒中患者声音时间序列数据进行分类和识别，并与传统线性分析方法进行比较，评估混沌分析方法的优劣；
4.提出混沌分析方法在脑卒中患者声音时间序列数据中的应用建议，为临床诊治和康复提供参考。
三、任务步骤
1.系统学习非线性混沌理论的基本概念和应用，了解混沌分析在声音信号处理中的基本方法和应用原理；
2.收集一定数量的脑卒中患者声音时间序列数据，对数据进行预处理，准备建立混沌分析模型；
3.基于Matlab等工具，实现混沌分析算法及其几何特征的提取，并与传统线性分析方法进行比较；
4.运用分类算法对不同类型的脑卒中患者声音时间序列数据进行分类和识别，如SVM，RandomForest等，并比较不同分类算法的效果和优劣；
5.根据实验结果，提出混沌分析方法在脑卒中患者声音时间序列数据中的应用建议，为临床诊治和康复提供参考。
四、任务要求
1.对非线性混沌理论的基本概念和应用有一定了解，对混沌分析在声音信号处理中的基本方法和应用原理有一定熟悉和掌握；
2.具备一定的编程能力，熟练掌握Matlab等相关工具的使用；
3.具备一定的数据分析能力，熟悉常见的数据分析方法和工具，如SVM，RandomForest等；
4.具备良好的沟通和团队合作能力，能够与团队成员积极协作，完成任务要求。
五、参考文献
1.张凌波,王小丽.基于非线性混沌分析的肺癌声音信号特征提取[J].中国医院工程学,2016(02):54-57.
2.LICCIARDIP,BRUNETTIG,PLUCHINOA,etal.Brainactivityanalysisbynon-linearchaosandfractaldynamics[J].JournalofNeuroscienceMethods,2009,178(1):298-306.
3.王超,李晓峰,周世宁等.非线性混沌分析在神经系统疾病的研究中的应用[J].中国医学工程,2016(05):54-59.
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5.柴千里,邹力,陈杰等.非线性混沌分析在脑卒中后记忆障碍中的应用研究[J].中国医学创新,2017(06):22-24.