简介:摘要自从脑电图非平稳信号使用了非线性动力学方法进行处理之后,麻醉深度监测领域当中也就出现了熵的概念。经过多年的研究以及探索之后,在麻醉深度监测领域中已经发现许多能够应用的熵,如单值分解熵、状态熵、反应熵、Shannon熵等;其中状态熵还有反应熵在近年来受到医学界的广泛关注。
简介:对ISAR成像的最小熵自聚焦(MEA)算法进行了收敛性分析.仿真结果表明,MEA算法存在局部最优问题,作为其代价函数的ISAR像熵函数并非多维补偿相位的下凸函数.只有当该补偿相位矢量的初值选取合适,使其处于像熵函数的全局最小点附近时,MEA算法才能收敛到全局最优解.针对MEA算法的最优化问题,给出了一种基于雷达成像的熵函数优化方法.该方法首先采用改进的多普勒中心跟踪法估计补偿相位初值.该初值是最大似然准则下的估计结果,可以使初始相位位于最优解附近.然后,利用快速MEA算法进行局部搜索,得到全局最优解.仿真结果表明,该算法不仅实现了MEA算法的全局最优求解,还可避免步长、阈值等参数的选择与调整.