本文關(guān)鍵詞：基于多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵的心電信號(hào)研究

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【摘要】：復(fù)雜度理論已成為研究生理電信號(hào)的熱點(diǎn),而符號(hào)轉(zhuǎn)移熵是一種反映系統(tǒng)混亂程度的非線性指標(biāo)。文章在原有多變量轉(zhuǎn)移熵的基礎(chǔ)上提出了多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵,對(duì)傳統(tǒng)時(shí)間序列靜態(tài)劃分方法做出了改進(jìn),即將時(shí)間序列使用動(dòng)態(tài)自適應(yīng)分割的方式進(jìn)行符號(hào)化。應(yīng)用該算法對(duì)正常人和冠心病患者的心電信號(hào)進(jìn)行分析,在實(shí)驗(yàn)中選取最佳的導(dǎo)聯(lián)對(duì),結(jié)果表明該算法能夠顯著區(qū)分正常人和冠心病患者,對(duì)原始心電時(shí)間序列疊加上高斯噪聲后依然可靠有效。
【作者單位】： 南京郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 生理電信號(hào) 多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵 動(dòng)態(tài)自適應(yīng)分割
【分類號(hào)】：TN911.23
【正文快照】： 0引言人體最重要的生理信號(hào)就是電信號(hào),電信號(hào)會(huì)隨著時(shí)間的變化而產(chǎn)生瞬時(shí)的變化,這是因?yàn)槿梭w的生理狀態(tài)和病理狀態(tài)是不同的。符號(hào)轉(zhuǎn)移熵作為一個(gè)生理電信號(hào)特征,在生理電活動(dòng)信號(hào)的特征提取與分析中發(fā)揮了越來(lái)越重要的作用[1]。從臨床醫(yī)學(xué)方面來(lái)說(shuō),心電信號(hào)是心臟電活動(dòng)體表，

本文編號(hào)：593712