Deutsche Zeitschrift für Sportmedizin, 64(5), 132–140p. (2013) DOI:10.5960/dzsm.2012.064

The application of nonlinear methods to characterize human variability from time series

P. Schubert

Motor variability is an inherent phenomenon of movement. It originates from the multitude of redundant degrees of freedom concerning all levels of the neuromuscular system and from the noise of neural signal transduction. Traditionally, variable motor pattern is seen as unwanted noise bearing no information. The modern point of view attributes a structure (1/f-noise) to this noise which is perceived as the ability to flexibly and functionally adapt to a changing environment. The phenomenon of variability cannot be sufficiently explained by current motor models. Modern data analysis can be seen as a basis different from traditional views for characterizing variability. Within this paradigm shift, variability can be subdivided into two complementary categories: 1. Global variability, which is measured by means of linear parameters (parameters of the magnitude of the time series) and 2. Structural variability, which is evaluated by nonlinear methods (parameters of the time-dependent evolution of the time series). The basis of nonlinear data analysis is the theory of nonlinear dynamic systems. Different investigations of physiological signals demonstrate the importance of nonlinear time series analysis for sport science. With regard to these procedures, different diseases and the process of aging could be identified. Nevertheless, the field of nonlinear data analysis concerning physiological and pathological phenomena is in the fledgling stage. Before these methods can be incorporated into clinical praxis, prevailing problems, like the choice of adequate methods and inclusion in motor models, have to be solved.

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