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針對可視圖（VG）算法存在噪聲魯棒性差的問題，提出一種改進的有限穿越可視圖（LPVG）建網方法。該算法基于可視圖（VG）算法的可視性準則，并設定有限穿越視距，將時間序列中滿足條件的點連接起來，從而將時間序列映射為網絡。首先，對LPVC算法進行性能分析；然后，將LPVG算法結合功率譜密度（PSD）算法應用到癲癇發作前、中、后腦電信號的識別上；最后，提取三種狀態下癲癇腦電信號的LPVG網絡特征參數，研究癲癇對網絡拓撲結構的影響。仿真結果表明，與VG和水平穿越可視圖（HVG）相比，雖然LPVC算法的時間復雜度較高，但是LPVG對信號中的噪聲具有較強的魯棒性：分別對周期、隨機、分形和混沌四種時間序列進行LPVC建網，發現隨著噪聲強度增大，LPVG網絡聚類系數的波動率均為最低，分別為6.73%、0.05%、0.99%和3.20%。接下來對腦電信號的PSD和LPVG建網分析結果表明，癲癇發作中，PSD值在delta頻帶下顯著增強，而在theta頻帶下顯著降低；LPVC網絡拓撲結構有所改變，網絡中各模塊的獨立性有所提高，網絡的平均路徑長度增大，復雜度降低。所提的功率譜密度和有限穿越可視圖算法匏夠有效表征癲癇前、中、后三種狀態下的腦電信號能量分布和單通道信號可視化后的網絡拓撲結構的異常，為癲癇的病理研究和臨床診斷提供幫助。
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