本文關(guān)鍵詞：一種編碼式Lempel-Ziv復(fù)雜度用于生理信號復(fù)雜度分析

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【摘要】：準(zhǔn)確區(qū)分生理序列隨機性與混沌性,且不受序列長度與參數(shù)的影響是衡量復(fù)雜度算法的關(guān)鍵。本文提出了一種編碼式Lempel-Ziv(LZ)算法,分別從序列隨機性與混沌性的區(qū)分、長度的影響、動力學(xué)性質(zhì)突變的敏感性、高斯白與粉紅噪聲復(fù)雜度測量等4個方面與經(jīng)典LZ算法、多狀態(tài)LZ算法、樣本熵以及排列熵進行比較。結(jié)果顯示,在短、中、長時(100、500、5 000點)下,編碼式LZ算法均能準(zhǔn)確區(qū)分隨機與混沌性,正確測度高斯噪聲的復(fù)雜度低于粉紅噪聲,并能準(zhǔn)確響應(yīng)序列動力學(xué)性質(zhì)的改變。本文采用美國麻省理工學(xué)院(MIT)和波士頓貝斯以色列醫(yī)院(BIH)聯(lián)合建立的的MIT-BIH心電數(shù)據(jù)庫中的充血性心力衰竭RR間期(CHF-RR)數(shù)據(jù)和正常竇性心律RR間期(NSR-RR)數(shù)據(jù)進行測試,實驗結(jié)果顯示,在各種時長下,編碼式LZ復(fù)雜度算法均能準(zhǔn)確地得出心力衰竭的復(fù)雜度低于竇性心律(P0.01)的結(jié)果,且不受長度與參數(shù)影響,具有較強的泛化能力。
【作者單位】： 山東大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院;山東大學(xué)(威海)機電與信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 編碼式Lempel-Ziv復(fù)雜度 復(fù)雜性分析 Logistic映射 熵 混沌
【基金】：國家自然科學(xué)基金面上資助項目(61473174) 山東省優(yōu)秀中青年科學(xué)家科研獎勵基金資助項目(BS2013DX029) 中國博士后科學(xué)基金資助項目(2013M530323)
【分類號】：R318;TN911.7
【正文快照】： 2(山東大學(xué)(威海)機電與信息工程學(xué)院,威海264209)引言時間序列的復(fù)雜度反應(yīng)了序列所含的非線性動力學(xué)特征,而生理信號的復(fù)雜度也反映了人體相關(guān)特征與身體病癥的改變[1],因此準(zhǔn)確分析生理信號的復(fù)雜度,對于信號的非線性分析以及生理、病理特征的識別具有重要意義。目前經(jīng)典的

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本文編號：641889