中医现代化研究分享 http://blog.sciencenet.cn/u/baishp 当你们都还在想象时,我已经在路上了。这注定是一场一个人的战争吗?

博文

74、“新冠病毒”“17年间隔”与“天人合一”

已有 1566 次阅读 2020-4-3 17:55 |个人分类:斤斤计较|系统分类:论文交流| 非典, 新冠病毒, 17年, 天人合一, 中医科学化

1,引言

“天人合一”,是东方文化中最重要的思想,也是中医理论的基础。在这里,“天”不仅包括可以观察到、触摸到的世界,也包括我们目前尚不能直接观察到的世界,如图1所示。如果把这个“一”比作一棵大树,那么 “天”就是这棵大树的树干,世界上每个人都是这棵大树上的一片树叶。我也不例外,也是这棵大树上的一片树叶。

                                              天人合一 - 副本.png

图1 “天人合一”中“天”的图解

 

“天人合一”思想的具体应用,最基本的一条就是“天”与“人”具有统一的律动、谐振。中国的整个易经易学文化体系都在阐述这个问题。其中每个人的个体特征则表现在其律动幅度与相位(时延)的不同上。用“大树的树叶”来形容这种状况是很恰当的。基于“一叶知秋”的道理,我从1998年2月开始,对自己的体温进行了长期、频繁、规范、精密的测量、记录,每日不辍,至今已超过22个年头,希望藉此叩开“中医科技化”大门。

最近中国武汉爆发的“新型冠状病毒肺炎”疫情,距2003年“非典”爆发时间跨度是17年。我惊奇地发现,我在我的体温数据处理过程中,也呈现出一个“17年周期”。是巧合?还是必然?我现在将我的数据处理过程,及关键图形放在下面,也请各方面的专家、学者研究、思考。

 

2,数据来源与研究方法

2.1,数据来源及其预处理

图2-1是所测得的体温原始数据趋势图。

数据截止时间段为1998年2月20日~2019年11月9日,共计7933天。采样间隔2小时(1时辰),每天12个采样点,故数据总长度为7933*12=95196点。

测量工具为市场所购“电子体温计”,小数点后面保留两位数字的那种。数据记录时略去十位数“3”及小数点,例如“36.73°C”即记为“673”。测量部位为舌下。

 

F1原始体温数据TW793312趋势图.jpg

图2.1 体温原始数据趋势图

 

下面是数据处理时的matlab程序代码:

 

--------------------以下代码--------------------

x=TW793312(:)';% %确保x为行向量

figure(5);plot(x)

title('原始体温body temperature数据TW793312趋势图)')

%下面利用“经验模态分解”的方法去掉原始数据中的趋势项,

%并使数据均值为0。

imf=emd(x);% 经验模态分解

s=size(imf,1);

x0=sum(imf(1:s-1,:));%去掉最后一项“残余项”

--------------------以上代码--------------------

 

2.2,求体温数据自相关函数:

 

--------------------以下代码--------------------

Rx0=xcorr(x0,'unbiased');%求自相关函数

%下面在自相关函数上加个两端收敛的三角窗函数ww,

%以消除数据两端过度发散现象

Lx=length(x);

LRx=length(Rx0);%=2*Lx-1

ww=ones(1,LRx);%单位矩形窗的长度等于LRx

%window is equal to LRx

n=100;%两端各取100个采样点

nn=2*n;

w=triang(nn);%三角窗

ww(1:n)=w(1:n); %窗函数左边

ww(LRx-n+1:end)=w(n+1:end);%窗函数右边

Rx=Rx0.*ww;%加窗

figure(20);plot(Rx)

title('TW793312自相关Autocorrelation函数(加窗)')

--------------------以上代码--------------------

 

图2.2.1是体温数据的自相关函数图。

可以看到,图形上下包络线由很多“锯齿”构成。由于从图形中心线到两边端头,时间跨度(时延)约为22年,因此很容易得知,每个“锯齿”的时间跨度(时延)为1年。

同时很容易看出,从图形的上包络线的正中间,到两边“大波”的最高处,时间跨度约为17个“锯齿”,也就是约为17年。

将图2.2.1横轴放大,看看图形的短时间内结构。(见图2.2.2):

 

F2-1TW793312自相关函数(加窗).jpg

图2.2.1 体温数据的自相关函数

 

F2-2TW793312自相关函数(加窗)(横轴放大).jpg

图2.2.2 自相关函数图横轴放大


F2-3TW793312自相关函数(加窗)(横轴二次放大).jpg

图2.2.3 自相关函数图横轴二次放大


继续放大横轴(见图2.2.3):图中,一个周期对应1天时间。

 

2,3,提取自相关函数包络线

前面说了,自相关函数上包络线的“大波”周期约为17年,但这只是根据极粗糙的目测。要知道其准确数值,必须经过一套更严谨的算法。常用的方法有“最小二乘曲线拟合法”。

为了采用这一方法,先将自相关函数上下包络线提取出来。从上面“横轴二次放大”图中可知,其上下包络线分别是由每天体温周期当中的最高值与最低值组成。

 

--------------------以下代码--------------------

t=1:LRx;

[env,envmoy] = cenvelope(t,Rx,1,'spline');%提取函数图形上下包络线

envb=env(1,:);%下包络线

enva=env(2,:);%上包络线

figure(30)

plot(enva,'r')%上包络线

hold on

plot(envb,'b')%下包络线

title('体温数据自相关函数上、下包络线Envelope')

--------------------以上代码--------------------

 

图2.3:很容易看出,上包络线是由两条幅值、频率各异的余弦函数叠加合成。

下包络线好像稍微复杂些。由于我们此文的主要目的是提取上包络线的“17年周期”的准确数值,故下包络线暂时不研究。

 

F3体温数据自相关函数上、下包络线.jpg

图2.3 自相关函数图上下包络线

 

2.4,对上包络线进行最小二乘拟合

单独绘制上包络线图:

 

--------------------以下代码--------------------

figure(35)

plot(enva,'r')% 上包络线

title('体温数据自相关函数上Upper包络线')

--------------------以上代码--------------------

 

构造拟合上包络线的原型函数(函数m文件):

 

--------------------以下代码--------------------

function csa = Ptt20200123( a0,tt )

%为最小二乘法拟合构造原函数m文件

A10=a0(1);%280;

T1a0=a0(2);%75830;

A20=a0(3);%50;

T2a0=a0(4);%4390;

Ha0=a0(5);%480

cs1a=A10*cos(tt*2*pi/T1a0);

cs2a=A20*cos(tt*2*pi/T2a0);

ha=Ha0*ones(1,length(tt));

csa=cs1a+cs2a+ha;

--------------------以上代码--------------------

 

在命令窗口输入并运行:

 

--------------------以下代码--------------------

tt=-Lx+1:Lx-1;

--------------------以上代码--------------------

 

不断修改“a0=[A10,T1a0,A20,T2a0,Ha0]”的各项系数“A10”,“T1a0”,“A20”,“T2a0”,“Ha0”,关闭前一轮的figure(35),并运行下述指令:

 

--------------------以下代码--------------------

figure(35)

plot(enva,'r')%上包络线

A10=280;

T1a0=75830;

A20=50;

T2a0=4390;

Ha0=480;

a0=[A10,T1a0,A20,T2a0,Ha0];

hold on

csa = Ptt20200123( a0,tt )

plot(csa)

title('体温数据自相关函数上Upper包络线')

--------------------以上代码--------------------

 

目测csa与enva的拟合程度见下图:觉得拟合得很好了,停止,得到一组初始值“a0”(向量)。

在命令窗口调用最小二乘函数,输入变量“a0”,“tt”,“enva”,运行,得到“a”的一组值。

 

--------------------以下代码--------------------

a=lsqcurvefit(@Ptt20200123,a0,tt,enva);

--------------------以上代码--------------------

.

它就是最终拟合得到的系数(向量)。绘制与“a”对应的csa图形:

 

--------------------以下代码--------------------

plot(Ptt20200123( a,tt ),'--k')

--------------------以上代码--------------------

 

见图2.4中黑色虚线:

 

F4最小二乘拟合上包络线.jpg

图2.4 最小二乘法拟合上包络线

 

2.5,“17年周期”的呈现

看看拟合的结果----工作空间里系数向量“a”的具体数值,见图2.5.1:

将上面两个周期改写成日常习惯的“年”与“天”,见图2.5.2:

看见没有!T1a=16.9798年,几乎是严格等于“17年”。而T2a=365.1918天,也几乎是严格等于“1年(365.2422天)”。

 

F5-1变量工作区648_432.jpg

图2.5.1 在工作空间里查看“a”值

 

F5-2周期单位变换.jpg

图2.5.2 两个周期时间单位换算

3,结果

2003年的“非典”,与现在正在爆发的“新冠”肺炎疫情,两次极为相似的重大事件,相隔17年。这是一个事实。从1998年2月,到2019年11月,在这近22年中,我测量了自己的高精度体温数据,从中提取出了“17年周期”。它也是一个事实。两个事实,两个“17年”,正好相等。你相信这是偶然的巧合,两个事实之间毫无关系吗?我不相信。

略具信号处理知识的人都知道,周期信号的自相关函数周期,与原信号的周期是完全一致的。上述“17年周期”虽然是从自相关函数图的上包络线中提取的,但从图2.2.3可知,上、下包络线其实就是由“1天”周期分量的极大值、极小值组成的。它们的周期信息无疑反映了原信号的周期信息。

在原信号自相关函数上包络线中,有3个大能量周期分量。其中第2大能量的“17年周期”分量,它的周期取值域是时间轴上除“1天”、“1年”两点外的整个正实数。文中数据处理结果“16.9798年”,距“17年整”,相对误差只有0.12%,绝对误差只差了7天零9个小时,从概率统计意义上讲属于“极小概率事件”。“极小概率事件”在一次试验中就发生了,则可认为是“必然事件”。两个“17年”是同一件事情在不同方面的反映。

 

4,结论分析

4.1,“17年周期”说明此次疫情爆发是一个必然事件。

我就是“天”这棵大树上的一片树叶,我身体中的“17年周期”,也是“天”这棵大树的的周期。这里使用“周期”一词仅就此次数据处理过程中呈现的“余弦波”形状而言,并不代表说数据无限延长后,此余弦波必定仍然会无限延长。从一个余弦波周期“发育”完成的必然性,说明了从2003年“非典”疫情到2020年“新冠”疫情爆发的必然性。

4.2,此次疫情爆发是“天道”逐步“量变”的结果。

同时说明,此次疫情爆发,并不是一个突发的事件。它像我身体中的(高精度)体温一样,是经过了日积月累的、一步一步的“量变”过程,最后才达到疫情爆发的“质变”临界点。由于这种特性,人们要对下次疫情爆发的时间点进行预测,在理论上便具备了可行性。从由密集的数据点形成的波形曲线研究它的未来走向,比由零散数据点预测未来趋势要容易得多。

此文不是专门研究疫情爆发时间规律的,不过从1918年疫情大流行距2003年是5个17年,距2020年是6个17年的历史来看,“17年”的确是研究疫情爆发时间规律的一个很值得重视的时间间隔。

4.3,“天道”节律可以用科技方法获取或验证。

我们人体中的节律,也就是“天(天道)”的节律,除了像“一天24小时(地球自转)”、“一年365.2422天(地球绕日公转)”这样的可以从天文观察中得知的周期,还存在着无法从天文观察中得知的周期。此次研究结果表明,中国人自古以来关于“天”的概念是对的,是可以用现代科技方法验证的。本次数据处理中呈现的“17年周期”可以说是“意料之外,情理之中”,我相信以后从既有经典理论中必可找到其具体、针对性的解释。

 

5,展望

我对自己身体的测量表明,对个人生理参数长期、高精度的测量,所得数据中含有大量极其重要的(个体及全体)医学生理学信息,绝不都是杂乱无章的噪声。我坚定地相信,如果参加测量的人数足够多,时间足够长,数据精度足够高,最后将所得数据进行处理,结合《黄帝内经》等医易经典所述规则,结合医、易、道学界高人的经验对数据结果意义的解读,可以建立人体系统的数学模型。这既是完成“中医科技化”的必经之途,也是促使已经陷入发展困境中的“现代(循证)医学”产生医学革命的必然之举。那时候人们对疾病的预测、预防、诊断、治疗将变得极为简单而准确。

(本文完)



https://blog.sciencenet.cn/blog-825323-1226721.html

上一篇:73、中、西医的区别与联系
收藏 IP: 120.229.40.*| 热度|

该博文允许注册用户评论 请点击登录 评论 (0 个评论)

数据加载中...

Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )

GMT+8, 2022-12-3 06:19

Powered by ScienceNet.cn

Copyright © 2007- 中国科学报社

返回顶部