生理信号时间序列周期性和平稳性对近似熵和样本熵算法的影响分析

摘要：

目的提高近似熵和样本熵算法在评价生理信号时间序列非线性复杂度应用中的精度.方法 首先生成生理信号时间序列数据库,通过对周期序列和叠加有周期成分的非线性序列的分析,研究序列周期性对熵测度算法的影响,并通过对心率变异性(heart rate variability,HRV)序列在去除非平稳趋势前后的对比分析,研究序列平稳性对熵测度算法的影响.结果 在序列长度范围内,不同重复频率的周期序列熵测度不同,不同比重的周期成分叠加到非线性序列中引起序列熵测度的变化也不同.生理信号时间序列中大都存在非平稳成分,而非平稳成分会降低序列的复杂度,因此进行熵测度计算前首先要去除非平稳成分.结论 周期性和非平稳成分显著影响生理信号时间序列的熵测度算法.

关键词：近似熵、样本熵、生理信号时间序列、周期性、平稳性

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分类号：R318(医用一般科学)

资助基金：国家863计划2009AA02Z408;中国博士后科学基金20110491593

在线出版日期：2012-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：154-158,163