本文選題：心率變異 + 排列熵　； 參考：《南京大學(xué)》2012年碩士論文

【摘要】：心率變異信號包含心血管系統(tǒng)調(diào)節(jié)的重要信息,很多非線性動力學(xué)方法和復(fù)雜度分析方法都被應(yīng)用于該信號的分析中。其中,熵測度分析因其算法的簡潔性和有效性成為很多研究者關(guān)注的熱點(diǎn)。 本文主要研究心率變異信號熵測度分析的問題。采用排列熵算法對兩個國際標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分析,探究某些冥想鍛煉如氣功和瑜伽是否能夠影響人的心臟動力學(xué)特征,結(jié)果顯示這兩種冥想鍛煉能夠降低心率變異的復(fù)雜度。本文還提出了改進(jìn)的排列熵算法,充分考慮到相等狀態(tài)出現(xiàn)的情況,從而更好地描述系統(tǒng)的狀態(tài)特征。此外,本文提出了一種新的符號熵分析算法。該算法致力于消除心率變異信號中繁雜的細(xì)節(jié)而僅僅保留信號中重要的變化信息,采用三種簡單的符號來描述系統(tǒng)特征。結(jié)果證明這種方法有很好的抗噪聲能力,也能更好地區(qū)分心率變異信號中不同的生理和病理狀態(tài)。
[Abstract]:Heart rate variability (HRV) signal contains important information about cardiovascular regulation. Many nonlinear dynamics methods and complexity analysis methods have been applied to the analysis of HRV signals. Among them, entropy measure analysis has become a hot topic for its simplicity and effectiveness. This paper focuses on the analysis of signal entropy measurement of heart rate variability (HRV). The permutation entropy algorithm was used to analyze the two international standard databases to find out whether some meditation exercises such as Qigong and Yoga could affect human cardiac dynamics. The results showed that these two kinds of meditation exercises could reduce the complexity of heart rate variability. This paper also proposes an improved permutation entropy algorithm, which takes into account the occurrence of equal states, so as to better describe the state characteristics of the system. In addition, a new symbol entropy analysis algorithm is proposed. The algorithm is designed to eliminate the complicated details of the HRV signal and only retain the important variation information in the signal. Three simple symbols are used to describe the system features. The results show that this method has good anti-noise ability and can better distinguish different physiological and pathological states in HRV signals.
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：R318.0

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本文編號：2081187