This paper investigates the influence of the preamplifier stage on the acquisition of low-amplitude nonlinear dynamics signals. Five different amplifiers were compared with a gain of about 60 dB and a bandwidth range from 10 Hz to 1 MHz. The reconstruction of the attractor correlation dimension was investigated using three chaotic signal generators built according to different principles. The results of the conducted research indicate a significant influence of the amplifier's self-noise and the bandwidth of the frequency response on the estimated dimension. In addition, a different nature of the impact on the correlation dimension caused by preamplifiers based on operational amplifiers and transistor circuits was also noticed.
PL
W niniejszej pracy zaprezentowano wpływy stopnia przedwzmacniacza na akwizycję słabych sygnałów dynamiki nieliniowej. Porównano pięć różnych wzmacniaczy o wzmocnieniu 60 dB oraz paśmie przenoszenia z przedziału od 10 Hz do 1 MHz. Za pomocą trzech generatorów sygnału chaotycznego zbudowanych według różnych zasad, zbadano odtwarzanie się wymiaru korelacyjnego atraktora. Przeprowadzone badania wskazują na istotny wpływ szumów własnych wzmacniacza oraz na wpływ szerokości pasma przenoszenia na estymowany wymiar. Ponadto zauważono również odmienny charakter wpływu na wymiar korelacyjny spowodowany przez przedwzmacniacze bazujące na scalonych wzmacniaczach operacyjnych oraz na układach tranzystorowych.
The north-east sector of the Himalaya is one of the most active tectonic belts, with complex geological and tectonic features. The b-value and spatial correlation dimension (Dc) of earthquake distribution in the north-east Himalaya and its adjacent regions (20–32°N and 88–98°E) are estimated in the present study. Based on seismicity and faulting pattern, the region is divided into five active regions, namely the (i) South-Tibet, (ii) Eastern-Syntaxis, (iii) Himalayan-Frontal Arc, (iv) Arakan-Yoma belt and (v) Shillong-Plateau. A homogeneous catalogue of 1,416 earthquakes (mb ≥ 4.5) has been prepared from a revised catalogue of the ISC (International Seismological Centre). The b-value has been appraised by the maximum likelihood estimation method, while Dc values have been calculated by the correlation integral meth-od; b-values of 1.08 ± 0.09, 1.13 ± 0.05, 0.92 ± 0.05, 1.00 ± 0.03 and 0.98 ± 0.08 have been computed for the South-Tibet, Eastern-Syntaxis, Himalayan-Frontal Arc, Arakan-Yoma belt and Shillong-Plateau region, respectively. The Dc values computed for the respective regions are 1.36 ± 0.02, 1.74 ± 0.04, 1.57 ± 0.01, 1.8 ± 0.01, and 1.83 ± 0.02. These values are > 1.5, except for the South-Tibet (1.36 ± 0.02). The b-values around the global average value (1.0) reflect the stress level and seismic activity of the regions, while high Dc values refer to the heterogeneity of the seismogenic sources.
Shaft-stator rub and cracks on rotors, which have devastating effects on the industrial equipment, cause non-linear and in some cases chaotic lateral vibrations. On the other hand, vibrations caused by machinery fault scan be torsional in cases such as rub. Therefore, a combined analysis of lateral and torsional vibrations and extraction of chaotic features from these vibrations is an effective approach for rotor vibration monitoring. In this study, lateral and torsional vibrations of rotors have been examined for detecting cracks and rub. For this purpose, by preparing a laboratory model, the lateral vibrations of a system with crack and rub have been acquired. After that, a practical method for measuring the torsional vibrations of the system is introduced. By designing and installing this measurement system, practical test data were acquired on the laboratory setup. Then, the method of phase space reconstruction was used to examine the effect of faults on the chaotic behaviour of the system. In order to diagnose the faults based on the chaotic behaviour of the system, largest Lyapunov exponent (LLE), approximate entropy (ApEn) and correlation dimension were calculated for a healthy system and also for a system with rub and a crack. Finally, by applying these parameters, the chaotic feature space is introduced in order to diagnose the intentionally created faults. The results show that in this space, the distinction between the various defects in the system can be clearly identified, which enables to use this method in fault diagnosis of rotating machinery.
4
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Electroencephalogram (EEG) is one of the most important signals for diagnosis of Autism Spectrum Disorder (ASD). There are different challenges such as feature selection and the existence of artifacts in EEG signals. This article aims to present a robust method for early diagnosis of ASD from EEG signal. The study population consists of 34 children with ASD between 3–12 years and 11 healthy children in the same ranges of age. The proposed approach uses linear and nonlinear features such as Power Spectrum, Wavelet Transform, Fast Fourier Transform (FFT), Fractal Dimension, Correlation Dimension, Lyapunov Exponent, Entropy, Detrended Fluctuation Analysis and Synchronization Likelihood for describing the EEG signal. In addition Density Based Clustering is utilized for artifact removal and robustness. Besides, features selection is applied based on different criterions such as Mutual Information (MI), Information Gain (IG), Minimum-Redundancy Maximum-Relevancy (mRmR) and Genetic Algorithm (GA). Finally, the K-Nearest-Neighbor (KNN) and Support Vector Machines (SVM) classifiers are used for final decision. As a result, the investigation indicates that the classification accuracy of the approach using SVM is 90.57% while for KNN it is 72.77%. Moreover, the sensitivity of the proposed method is 99.91% for SVM and 91.96% for KNN. Also, experiments show that DFA, LE, Entropy and SL features have considerable influence in promoting the classification accuracy.
5
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Human postural stability is a complex nonlinear system, which naturally exhibits coexisting attractors and influenced by various factors. This system continuously requires to employ the self-organization mechanisms to maintain postural stability. This functionality is equivalent to switching the system dynamics among its attractors. The aim of our study is to follow the variations of the postural dynamics at different time intervals. The center-of-pressure (CoP) was recorded during 60 s routine walk from twenty healthy young adult men with no evidence of neuromuscular system diseases. The experiment was repeated three times for each subject. We designed a map-based model with multiple attractors and defined two indicators to quantify the system dynamics at various time intervals. To model the system self-organization, we slid a window along the CoP time series. For each window, the parameters and the state variables of the model were set based on the proposed indicators (nonlinear local features). Tracking the behavioral patterns of the posture system is one of the prominent results of this research. The proposed model not only can follow the local (short-time interval) behavior of the system but also its global dynamics variation is like the experimental data based on the correlation dimension (CD). The CD reveals system dynamics in the long-time intervals and reflects the number of the effective system's degrees of freedom. The proposed methods can be used to quantify the variation of information in other biological systems.
Balans ciała w trakcie spokojnego stania jest złożonym, chaotycznym układem regulacyjnym, a wzrok to jedna z głównych informacji wejściowych dla tej regulacji. Parametrem opisującym tę złożoność jest m.in. wymiar korelacyjny d. W grupie 30 zdrowych, młodych osób zbadano wymiar korelacyjny składowej CoPM sygnałów posturograficznych reprezentującej oscylacje środka nacisku stóp wokół rzutu środka masy na płaszczyznę podstawy. Pomiar powtórzono przy oczach otwartych i zamkniętych. Badanie wykazało, że złożoność regulacji balansu ciała jest wysoka i wynosi około d=5–7. Wymiar korelacyjny przy oczach zamkniętych jest nieco niższy niż przy oczach otwartych, szczególnie dla składowej przód–tył balansu ciała. Oznacza to, że wskutek zamknięcia oczu regulacja staje się nieco prostsza, przez co też nieco mniej precyzyjna. Analiza metodą tasowania sygnałów wykazała również, że chaotyczne sygnały CoPM posiadają ukryte, niewidoczne gołym okiem uporządkowanie.
EN
The balance of the body during a calm stand is a complex, chaotic regulation system, and sight is one of the main input information for this regulation. The parameter describing this complexity is, among others, correlation dimension d. In the group of 30 healthy, young people, the correlation dimension of the CoPM component of posturographic signals representing the oscillation of the center of pressure of the feet around the projection of the center of mass on the plane of the base was examined. The measurement was repeated with eyes open and closed. The research showed that the complexity of the body balance regulation is high and amounts to about d=5–7. The correlation dimension with eyes closed is slightly lower than with the eyes open, especially for the front–back component of the body balance. This means that due to the closing of the eyes, the adjustment becomes slightly simpler, which is also slightly less precise. The signal shuffling analysis also showed that the CoPM’s chaotic signals have hidden, invisible to the naked eye, order.
7
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
W artykule przeprowadzono nieliniową analizę dynamiki górskiego potoku Poniczanka. Dokonana została weryfikacja rodzaju wykrytego determinizmu oraz ocena złożoności dynamiki przepływu wraz z określeniem jej efektywnej liczby stopni swobody. Oszacowano również poziom szumu losowego. Uzyskane informacje będą przydatne przy wyborze odpowiedniego modelu prognostycznego przepływu Poniczanki.
EN
In the paper nonlinear analysis of the Poniczanka Creek dynamics was conducted. Verification of the detected determinism type and the assessment of complexity of the discharge dynamics was carried out together with the evaluation of its effective number of degrees of freedom. Noise level was also estimated. The obtained information is going to be useful for selection of the appropriate predictive model for Poniczanka discharge.
W artykule przedstawiono wyniki badań nad identyfikacją struktur nieliniowych oraz chaosu deterministycznego występujących w procesach przepływu gazu w wybranych stacjach I stopnia z województw małopolskiego i podkarpackiego. Wykorzystując popularne metody statystyczne wykrywania chaosu, wykazano na przykładach szeregów czasowych z okresu od stycznia 2007 do września 2011 opisujących przepływy gazu na stacjach Solec-Zdrój, Czechówka, Miłocin, Głogów oraz Huta Sendzimira, że w badanych szeregach mogą występować struktury nieliniowe. Jednakże uzyskane wstępne wyniki wymagają dalszych badań i analiz, z wykorzystaniem danych pochodzących z innych stacji, a także bardziej zaawansowanych metod badawczych w celu pełnego potwierdzenia diagnozy odnośnie do chaotycznej struktury wielkości przepływu gazu na stacjach I stopnia.
EN
This paper presents results of research focused on identification of nonlinear structures and deterministic chaos which take place in gas flows in provinces Małopolska and Podkarpackie. Taking into account time series of gas flows at stations Solec Zdrój, Czechówka, Miłocin, Głogów and Huta Sendzimira from time period between January 2007 and September 2011, the authors detected by mean of respective identifications methods the existence of nonlinear structures in these time series. However the results are not unique. Therefore, the preliminary results should be checked in further research on the basis of other stations located in other provinces of Poland and by mean of more advance methods. These future research should definitely confirm or reject the existence of chaotic structure of gas flows at the stations of first order.
W pracy przedstawiono wyniki badań nad identyfikacją struktur nieliniowych oraz chaosu deterministycznego występujących na giełdzie austriackiej i polskiej. Biorąc za przykład indeksy ATX oraz WIG20 z okresu I 2001-VIIl 2008 oraz wykorzystując najbardziej popularne metody statystyczne wykrywania chaosu, wykazano, że w badanych szeregach występują struktury nieliniowe. Uzyskane wyniki wskazały, że w obydwu przypadkach mamy do czynienia z układami chaotycznymi, jednak liczbę zmiennych dynamicznych (wymiar korelacyjny), potrzebnych do opisania układu dla obydwu indeksów różnią się nieznacznie. Dla ATX wynosi ona 6, a dla WIG20 7. Przeprowadzona analiza wykazała również niewielkie różnice w długości cykli nieokresowych.
EN
This paper contains results of research concentrated at identification of nonlinear structures and deterministic chaos occurring on Austrian and Polish stock market. Taking into consideration the ATX and WIG20 indices from period I 2001-VIII 2008 and using the most popular statistical methods of uncovering the existence of chaos in nonlinear structures was indicated. Our results confirmed that in both considered cases chaos systems exist, however the number of dynamic variables required to describe the system for each index vary subtly. This value equals 6 for ATX and 7 for WIG20. Conducted analysis also brought evidence of small differences in length of nonperiodic cycles.
W artykule przedstawiono wyniki badań empirycznych dotyczących istnienia struktur nieliniowych, a także chaosu deterministycznego w szeregach wolumenów indeksów ATX, WIG20 oraz CAC40 z okresu I 2001-VIII 2008. Wyniki badań nie są jednoznaczne. Otrzymano bowiem wysokie wartości wykładnika Hursta co może świadczyć o tym, że analizowane szeregi czasowe mają strukturę nieliniową. Tezę o występowaniu chaosu, a zwłaszcza tzw. multifraktalni, może też potwierdzać fakt zbieżności wymiaru korelacyjnego przy wzroście wymiaru zanurzenia. Jednakże chociaż wartości największego wykładnika Lapunowa w przypadku szeregów z usuniętym trendem są dodatnie, to jednak są one za małe, aby można mówić o strukturach chaotycznych. Jest to argument przeciwko uznawaniu szeregów wolumenu za struktury chaotyczne. Brak jednoznacznych konkluzji wskazuje na potrzebę dalszych badań w tym zakresie.
EN
In this paper the results of investigations concerning identification of nonlinear structures and deterministic chaos in trading volume time series of ATX, WIG20 and CAC40 indexes from the period I. 2001-VIII. 2008 are presented. The results are partly inconclusive. The values of Hurst coefficient are relatively large. This may be evidence for existence of nonlinear structure in trading volume time series under consideration. This assumption especially concerning existence of so called multifractals supports convergence of correlation dimension as embedding dimension changes. Although the largest Lyapunov exponents are positive numbers there can not be claimed that trading volume time series exhibit chaotic structures, because computed values are to small. Because of inconclusive results obtained in presented investigation there is a necessity to continue the investigations with other methods in order to draw certain conclusions.
11
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Anovel method is presented in this paper that distinguished between normal premature infants and premature infants with Respiratory Distress Syndrome (RDS). The method uses Heart-Rate Variability (HRV) data that is derived from the time-series of consecutive R-R intervals from ECG recordings, and is unique in three aspects: (1) the data does not require pre-filtering to remove artefacts; (2) the method essentially exploits Chaos Theory as applied to time-series data without requiring large data records; (3) the computational time is minimal.
PL
Artykuł opisuje nową metodę pozwalającą na rozpoznanie Zespołu Błon Szklistych (RDS) u wcześniaków. Omawiana metoda opiera się na danych dotyczących zmienności rytmu serca (HRV), uzyskanych na podstawie analizy przebiegów czasowych następujących po sobie odcinków R-R w zapisie EKG i jest unikatowa z trzech powodów: (1) dane nie wymagają przekształcania danych wejściowych w celu wyeliminowania artefaktów; (2) metoda wykorzystuje Teorię Chaosu do analizy przebiegów czasowych nie wymagając jednak dużych zbiorów danych; (3) wymagany czas obliczeń jest minimalny.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.