Der maximale Lyapunov Exponent
Creators: name: Schroll, Arno
Publisher: name: Humboldt-Universität zu Berlin
Year: 2020
Subjects: subject: Stabilität
subject: Bewegung
subject: Zeitreihen
subject: Average Mutual Information
subject: Dimension
subject: Lyapunov Exponent
subject: Stability
subject: Movement
subject: Time series
subject: 610 Medizin und Gesundheit
subject: ZX 7960
subject: ZX 7980
subject: XE 5400

description: Bewegungsstabilität wird durch die Fähigkeit des neuromuskulären Systems adäquat auf Störungen der Bewegung antworten zu können erreicht. Einschränkungen der Stabilität werden z. B. mit Sturzrisiko in Verbindung gebracht, was schwere Konsequenzen für die Lebensqualität und Kosten im Gesundheitssystem hat. Nach wie vor wird debattiert, wie eine geeignete Bewertung von Stabilität vorgenommen werden kann. Diese Arbeit behandelt den maximalen Lyapunov Exponenten. Er drückt aus, wie sensitiv das System auf kleine Störungen eines Zustands reagiert. Eine Zeitreihe wird zunächst mittels zeitversetzter Kopien in einen mehrdimensionalen Raum eingebettet. In dieser rekonstruierten Dynamik berechnet man dann die Steigung der mittleren logarithmischen Divergenz initial naher Punkte. Die methodischen Konsequenzen für die Anwendung dieser Systemtheorie auf Bewegungen sind jedoch bislang unzureichend beleuchtet. Der experimentelle Teil zeigt klare Indizien, dass es bei Bewegungen weniger um die Analyse eines komplexen Systemdeterminismus geht, sondern um verschieden hohe dynamische Rauschlevel. Je höher das Rauschlevel, desto instabiler das System. Anwendung von Rauschreduktion führt zu kleineren Effektstärken. Das hat Folgen: Die Funktionswerte der Average Mutual Information, die bisher nur zur Bestimmung des Zeitversatzes genutzt wurden, können bereits Unterschiede in der Stabilität zeigen. Die Abschätzung der Dimension für die Einbettung (unabhängig vom verwendeten Algorithmus), ist stark von der Länge der Zeitreihe abhängig und wird bisher eher überschätzt. Die größten Effekte sind in Dimension drei zu beobachten und ein sehr früher Bereich zur Auswertung der Divergenzkurve ist zu empfehlen. Damit wird eine effiziente und standardisierte Analyse vorgeschlagen, die zudem besser imstande ist, Unterschiede verschiedener Bedingungen oder Gruppen aufzuzeigen.
description: Reductions of movement stability due to impairments of the motor system to respond adequately to perturbations are associated with e. g. the risk of fall. This has consequences for quality of life and costs in health care. However, there is still an debate on how to measure stability. This thesis examines the maximum Lyapunov exponent, which became popular in sports science the last two decades. The exponent quantifies how sensitive a system is reacting to small perturbations. A measured data series and its time delayed copies are embedded in a moredimensional space and the exponent is calculated with respect to this reconstructed dynamic as average slope of the logarithmic divergence curve of initially nearby points. Hence, it provides a measure on how fast two at times near trajectories of cyclic movements depart. The literature yet shows a lack of knowledge about the consequences of applying this system theory to sports science tasks. The experimental part shows strong evidence that, in the evaluation of movements, the exponent is less about a complex determinism than simply the level of dynamic noise present in time series. The higher the level of noise, the lower the stability of the system. Applying noise reduction therefore leads to reduced effect sizes. This has consequences: the values of average mutual information, which are until now only used for calculating the delay for the embedding, can already show differences in stability. Furthermore, it could be shown that the estimation of the embedding dimension d (independently of algorithm), is dependent on the length of the data series and values of d are currently overestimated. The greatest effect sizes were observed in dimension three and it can be recommended to use the very first beginning of the divergence curve for the linear fit. These findings pioneer a more efficient and standardized approach of stability analysis and can improve the ability of showing differences between conditions or groups.