有序样本聚类法中变量的预处理及其聚类结果解释

目的：为了在当前的有序样本聚类法〔１～３〕中消除在多变量情形下变量量纲对聚类结果的影响和获得对形式结果的准确解释。方法：从原方法的基本思想出发，考虑对资料先作离均差平方和单位化的变量预处理，并修补了对聚类结果的一般解释方式———即视一般的多点类为变化相对平稳“段”，而单点类为脉冲跳跃点或构成“过渡类”。结果：对文献〔１～３〕的资料的重新分析和对药物麻醉前后脑电图的若干指标的分段分析，均取得了符合客观实际的结果。结论：我们的修正是准确、合理、有效的     

诱发视网膜振荡电位的小波变换分析

目的：用一个新的方法分析未出现视网膜病变的早期糖尿病人的视网膜功能变化。方法：用改进的小波变换分析光诱发视网膜电图（ＥＲＧ）中的振荡分量（ＯＰｓ），并在ＯＰｓ频谱范围内，将早期糖尿病人细节信号与正常人比较。结果：早期糖尿病人细节信号的分布在数值上有显著统计差异，而正常人的分布无统计差异     

用脑电图的功率谱和混沌分析区分麻醉状态

目的：分析麻醉前后脑电图的特征。方法：对患者在麻醉前后脑电图的功率谱和相关维数的时间变化进行分析，并进行Ｔ检验和随机区组试验的方差分析。结果：尽管患者有不同的病因及用药情况，但是在注射麻醉药物后，相关维数值均有较明显的下降；功率谱的变化也有相似这处。结论：相关维数值的明显下降可以作为区别麻醉状态的特征之一。     

用脑电图的功率谱和混浊分析区分麻醉状态

目的：分析麻醉前后脑电图的特征。方法：对患者在麻醉前后脑电图的功率谱和相关维数的时间变化进行分析，并进行T检验和随机区组试验的方差分析。结果：尽管患者有不同的病因及用药情况，但是在注射麻醉药物后，相关维数值均有较明显的下降；功率谱的变化也有相似之处。结论：相关维数值的明显下降可以作为区别麻醉状态的特征之一。