Volterra-Systeme zur Analyse nichtlinearer Systeme : Prädiktion von EEG-Signalen

  • Nach einer kurzen Einführung in die Theorie der Volterra-Systeme wurden in dieser Arbeit zunächst Verfahren zur Bestimmung von Volterra-Kernen als Kenngrößen für Volterra-Systeme zur Modellierung nichtlinearer Systeme analysiert. Im Vordergrund stand zunächst ein Verfahren basierend auf der Messung der Kreuzkumulanten-Spektren höherer Ordnung von Ein- und Ausgangssignal eines nichtlinearen Systems, wobei als Systemanregung ein stationärer, mittelwertfreier Gaußscher Zufallsprozeß angenommen wurde. Die Analyse der untersuchten Differenzengleichung zeigt, daß zur präzisen Bestimmung der Kernfunktionen bis zur dritten Systemordnung mehr als eine Million Ein- und Ausgangswerte notwendig sind. Vergleichend dazu wurde der Volterra-RLSAlgorithmus betrachtet, der eine rechenzeiteffiziente Bestimmung der Volterra-Kerne zuläßt und kein bestimmtes Eingangssignal erfordert. Beim Volterra-RLS-Algorithmus wurde zunächst die zur Bestimmung derartiger Systemkenngrößen erforderliche Anzahl der Ein- und Ausgangswerte festgestellt. Hierbei wurde u.a. auch ein gedämpftes Pendel als Modellsystem betrachtet. Die Ergebnisse zeigen, daß eine genaue Bestimmung der Volterra-Kerne mit dem Volterra-RLS-Algorithmus schon anhand von etwa 1500 Ein- und Ausgangswerten möglich ist. Anschließend wurde eine spezielle Klasse von Volterra-Systemen, die in lineare Teilsysteme zerlegbar sind, untersucht. Der Volterra-Kern eines solchen Systems, das ausschließlich aus linearen, zeitinvarianten Systemen aufgebaut ist, kann bei Kenntnis von deren Impulsantworten direkt bestimmt werden. Ihre Struktur führt zu einer deutlich verminderten Rechenkomplexität bei der Berechnung der Systemantwort des dargestellten Volterra-Systems. Wie in der Arbeit gezeigt, reichen für eine präzise Messung der Volterra-Kerne, die mit einem Gradientenverfahren bestimmt wurden, bei diesen Systemen bereits ungefähr 1000 Ausgangswerte aus. Außerdem ist die Realisierung eines Systems höherer Ordnung aus Systemen niedrigerer Ordnung relativ einfach möglich. Bei umfangreichen Untersuchungen wurde eine Identifikation nichtlinearer Systeme mit unterschiedlich ausgeprägten Nichtlinearitäten vorgenommen. Als Beispiel ist in dieser Arbeit der Fall diskutiert, bei dem Lösungen der Duffing-Gleichung herangezogen wurden. Dabei wurden Volterra-Systeme bis zur fünften Ordnung zugrundegelegt; eine präzise Approximation gelang in allen Fällen. Schließlich wurde noch festgestellt, inwieweit die Möglichkeit besteht, nach einer Bestimmung, d.h. anhand eines numerisch vorliegenden Kerns, daraus Systemparameter zu extrahieren. Dazu wurde eine spezielle OTA-C Integratorschaltung betrachtet; als Eingangssignale wurden Ein- und Zweitonsignale verwendet und anschließend die Bestimmung der Kerne homogener Systeme vorgenommen. Anhand dieser Resultate konnten der Widerstand R0 und die Kapazität C des OTA-C Integrators mit hoher Genauigkeit ermittelt werden. Die Untersuchungen haben gezeigt, daß eine Identifikation mit den aus linearen Systemen implementierten Volterra-Systemen zu geringeren relativen, mittleren quadratischen Fehlern führt als bei Verwendung der aus der allgemeinen Definition hervorgehenden Systeme. Neben der Verringerung der Rechenkomplexität konnte somit auch eine erhöhte Approximationsgüte festgestellt werden. Aufgrund dieses Befundes wurden derartige Volterra-Systeme für die besondere Fragestellung zur Epilepsieforschung eingesetzt, zu denen diese Arbeit beitragen sollte. Die Prädiktion von EEG-Signalen bei Epilepsie stand dabei im Vordergrund der Betrachtungen. Als erstes wurde der Prädiktionsgewinn sowohl in Abhängigkeit von der Systemordnung als auch in Abhängigkeit von der System- und Filterlänge ermittelt. Im Hinblick auf eine Realisierung in der Praxis wurde die Filterlänge nur zwischen L = 2 bis L = 10 variiert. Diese Untersuchungen haben gezeigt, daß Messungen dabei mit größerer Filterlänge als L = 4 zu keinen weiteren nennenswerten Verbesserungen der Resultate führten. Nach erfolgter Prädiktion wurde der zeitliche Verlauf des Prädiktionsgewinns auf Veränderungen vor oder zu Beginn eines epileptischen Anfalls untersucht. Die Kurvenverläufe der Prädiktionsgewinne der homogenen Systeme zweiter und dritter Ordnung zeigen keine signifikanten Veränderungen vor einem Anfall. Demgegenüber lassen die Kurvenverläufe der Prädiktionsgewinne der homogenen Systeme erster Ordnung und der inhomogenen Systeme dritter Ordnung zu Beginn eines Anfalls einen deutlichen Anstieg erkennen. Weiterhin deuten diese Ergebnisse daraufhin, daß eine genauere Lokalisierung des fokalen Bereichs basierend auf dem Prädiktionsgewinn möglich erscheint. Zu weiteren Untersuchungen wurden die Kerne der Systeme herangezogen und der zeitliche Verlauf des sogenannten nichtlinearen Anteils dm(i) näher betrachtet. Diese Ergebnisse lassen keine signifikanten Änderungen erkennen. Dementgegen stehen die Resultate für Langzeitregistrierungen von EEG-Signalen. Bei einer Analyse der zu einer längerenMeßreihe gehörigen Daten eines 19-jährigen männlichen Patienten wurde festgestellt, daß der Prädiktionsgewinnmeistens kurz vor den epileptischen Anfällen unter denMittelwert des anfallsfreien Zustands abfällt. Änderungen der Kurvenverläufe des Prädiktionsgewinns kurz vor epileptischen Anfällen weisen erkennbar spezifische Merkmale auf, die möglicherweise als Vorboten eines epileptischen Anfalls angesehen werden könnten

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Metadaten
Author:Suat Suna
URN:urn:nbn:de:hebis:30-60695
Publisher:Univ.-Bibliothek
Place of publication:Frankfurt am Main
Referee:Ronald TetzlaffORCiDGND
Document Type:Doctoral Thesis
Language:German
Date of Publication (online):2008/12/03
Year of first Publication:2007
Publishing Institution:Universitätsbibliothek Johann Christian Senckenberg
Granting Institution:Johann Wolfgang Goethe-Universität
Date of final exam:2008/11/14
Release Date:2008/12/03
Page Number:146
Last Page:145
Note:
Diese Dissertation steht außerhalb der Universitätsbibliothek leider (aus urheberrechtlichen Gründen) nicht im Volltext zur Verfügung, die CD-ROM kann (auch über Fernleihe) bei der UB Frankfurt am Main ausgeliehen werden.
HeBIS-PPN:353729906
Institutes:Physik / Physik
Dewey Decimal Classification:5 Naturwissenschaften und Mathematik / 53 Physik / 530 Physik
Licence (German):License LogoArchivex. zur Lesesaalplatznutzung § 52b UrhG