本文關(guān)鍵詞：基于多變量符號轉(zhuǎn)移熵的心電信號研究

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【摘要】：復雜度理論已成為研究生理電信號的熱點,而符號轉(zhuǎn)移熵是一種反映系統(tǒng)混亂程度的非線性指標。文章在原有多變量轉(zhuǎn)移熵的基礎上提出了多變量符號轉(zhuǎn)移熵,對傳統(tǒng)時間序列靜態(tài)劃分方法做出了改進,即將時間序列使用動態(tài)自適應分割的方式進行符號化。應用該算法對正常人和冠心病患者的心電信號進行分析,在實驗中選取最佳的導聯(lián)對,結(jié)果表明該算法能夠顯著區(qū)分正常人和冠心病患者,對原始心電時間序列疊加上高斯噪聲后依然可靠有效。
【作者單位】： 南京郵電大學通信與信息工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 生理電信號 多變量符號轉(zhuǎn)移熵 動態(tài)自適應分割
【分類號】：TN911.23
【正文快照】： 0引言人體最重要的生理信號就是電信號,電信號會隨著時間的變化而產(chǎn)生瞬時的變化,這是因為人體的生理狀態(tài)和病理狀態(tài)是不同的。符號轉(zhuǎn)移熵作為一個生理電信號特征,在生理電活動信號的特征提取與分析中發(fā)揮了越來越重要的作用[1]。從臨床醫(yī)學方面來說,心電信號是心臟電活動體表，

本文編號：593712