检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于小波变换的心率变异性信号的分解

生物医学工程学杂志 2006年第1期23卷 21-24页

作者：娄海芳叶志前浙江大学医学院附属第二医院杭州310009 浙江大学临床工程研究所杭州310009

根据心率变异性(H eart rate variab ility,HRV)的特征,运用小波变换的分析方法将HRV信号分解成1/f分形部分和非1/f部分,有利于提取HRV信号的特征量和进行1/f部分的定量分析。

关键词：心率变异性信号 1/f分形部分小波变换

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

高可靠度心率变异性信号获取的实验研究

生物医学工程学杂志 2002年第3期19卷 476-478页

作者：谢国明刘向国重庆医科大学检验系重庆400016 重庆医科大学基础医学院重庆400016

心率变异性信号的获取在生理研究和临床诊断中都有着重要的应用价值。为了保证心率变异性分析的准确性 ,必须考虑心率变异性的获取方法。本文利用信号奇异点及其小波变换的关系 ,设计了 HRV信号的 R波获取软件 ,对 MIT/BIH心电数据库中... 详细信息

心率变异性信号的获取在生理研究和临床诊断中都有着重要的应用价值。为了保证心率变异性分析的准确性 ,必须考虑心率变异性的获取方法。本文利用信号奇异点及其小波变换的关系 ,设计了 HRV信号的 R波获取软件 ,对 MIT/BIH心电数据库中的 37个记录文件进行 R波的检测实验 ,检测实验效果令人满意。

关键词：心率变异性信号小波变换 R波信号获取信号奇异点冠状动脉疾病充血性心力衰竭

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

探测数据缺失情况下心率变异性信号的复杂性

中国科学：信息科学 2015年第8期45卷 1015-1024页

作者：李瑜王俊李锦徐文敏张鹏张璇陕西师范大学物理学与信息技术学院西安710119 南京邮电大学图像处理与图像通信江苏省重点实验室南京210003

在人口普查,环境监测及医学科学纵向研究等大型资料分析中,经常会遇到数据缺失或不能利用的问题,它给数据分析与应用带来很多困难.因此衡量一种数据分析方法的优劣性时,其在数据缺失情况下依然能够保持分析结果的稳定性就显得尤为重要.... 详细信息

在人口普查,环境监测及医学科学纵向研究等大型资料分析中,经常会遇到数据缺失或不能利用的问题,它给数据分析与应用带来很多困难.因此衡量一种数据分析方法的优劣性时,其在数据缺失情况下依然能够保持分析结果的稳定性就显得尤为重要.为了模拟最普遍的数据缺失情况,本文设计了一种构造对比数列的方法,以便对完整信号做高斯分布和指数分布的随机数据去除,使其存在缺失值,并运用两种熵测度—基本尺度熵和近似熵对存在数据缺失的信号进行复杂性对比分析.结果显示,去除数据的比例以及缺失数据片段的长度均值这两个关键性参数都会引起序列复杂性的改变,而缺失数据片段的长度服从一个怎样的分布,对分析结果影响不大.而且,近似熵方法对数据缺失有较强的敏感性,不适用于分析存在缺失的心率变异性信号,而运用基本尺度熵方法计算出的结果有较好的稳定性,分析实际信号有其独特的优越性.

关键词：数据缺失心率变异性信号复杂性基本尺度熵近似熵

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

心率变异性信号的分析处理:现状与展望

生物医学工程学进展 1995年第4期28卷 25-29页

作者：杨福生廖旺才清华大学电机系北京100084

一、概述从1903年Einthoven第一次记录下人体的心电图至今已近一百年。这期间心电信号的分析处理取得了长足进展,已由对常规心电图的自动分析发展到体表多导心电图的描记及其逆向求解以及心电图中微小电位变化(如希氏束图、晚电位、高... 详细信息

一、概述从1903年Einthoven第一次记录下人体的心电图至今已近一百年。这期间心电信号的分析处理取得了长足进展,已由对常规心电图的自动分析发展到体表多导心电图的描记及其逆向求解以及心电图中微小电位变化(如希氏束图、晚电位、高频变化等)的分析。近年来心率变异性Heart Rate Variability(HRV)成为心电信号处理中又一个前沿热点。 HRV是指连续心跳间瞬时心率的微小涨落或逐拍心跳R-R间期的微小涨落。人们发现,健康人的心率即使在静息状态下也非恒定不变,而是有起伏的。

关键词：心率变异性信号 HRV信号关联维数分析处理非线性动力学分析生物医学工程功率谱传递函数人工神经网络非线性系统

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

睡眠状态调制心率变异性信号研究

睡眠状态调制心率变异性信号研究

作者：刘大钊陕西师范大学

学位级别：硕士

心血管系统是人体一个非常重要的生理系统,具有复杂的结构和生理功能,它受到自主神经、血压、体液、情绪等多种因素协同控制,呈现出复杂的变异性,即心率变异性(HRV)。对心率变异性信号进行分析和处理在评价心脏健康以及自主神经活动水... 详细信息

心血管系统是人体一个非常重要的生理系统,具有复杂的结构和生理功能,它受到自主神经、血压、体液、情绪等多种因素协同控制,呈现出复杂的变异性,即心率变异性(HRV)。对心率变异性信号进行分析和处理在评价心脏健康以及自主神经活动水平等方面有着广泛的应用。睡眠与自主神经系统的调控相关,在白天清醒状态和夜间睡眠状态下自主神经系统的活动规律并不相同,由于心率变异性信号主要受心脏交感和迷走神经双重调节和相互制约的影响,必然隐含着与睡眠密切相关的信息,通过HRV信号研究自主神经的昼夜活动规律和相互作用具有重要的意义。同时,在当今社会许多特殊行业的工作者常处于非正常的作息时间状态(晚上清醒、白天睡眠),例如护士、保安、夜班出租车司机等,随着社会的发展处于颠倒睡眠状态的人群不断增加,颠倒睡眠成为全球一个日益严重的问题,研究颠倒睡眠行为对心脏自主神经的影响也是日渐需要关注的问题。本文研究了睡眠状态以及颠倒睡眠状态下的心率变异性信号,主要得出以下结论：(1)采用非线性方法研究健康人白天清醒和夜间睡眠两种状态下的HRV信号,先通过理论上的正弦周期信号和两种不同的噪音研究m-words组合和forbidden words的物理意义,再结合功率谱探讨其生理意义。结果表明：n-words组合中(1200)、(3312)出现的几率代表了交感神经的活动水平;(1332)、(3120)出现的几率代表了副交感神经的活动水平;forbidden words个数的变化反映了相应的自主神经调控的变化,在夜间,健康人副交感神经调控加强而交感神经调控减弱,使得HRV信号中n-words组合变化减少forbidden words个数增多,HRV信号波动的无序性变小;在白天,交感神经调控占优势而副交感神经调控受抑制,使得m-words组合变化增多forbidden words个数减少,forbidden words个数能有效区分白天和夜间的HRV信号,经t检验,p信号混沌特性的影响。结果显示：由于睡眠的颠倒,使得颠倒睡眠状态下自主神经的活动规律与正常昼夜节律状态下相反,自主神经调节机制的变化改变了HRV信号的混沌特性,使正常作息和颠倒睡眠两种状态下,基本尺度熵在昼夜间呈现出相反的变化趋势,这说明HRV信号的混沌强度与自主神经具有密切联系,进一步分析基本尺度熵和高频功率之间的关系发现：高频功率和基本尺度熵具有相反的变化关系,高频功率的不同反映了其混沌强度的变化,再结合高频功率的生理意义可知：HRV信号的混沌强度与交感神经调制强度正相关而与迷走神经的调制强度负相关,同时,颠倒睡眠状态下24h的基本尺度熵较正常作息状态产生了下降的趋势,表明颠倒睡眠对心血管系统的健康产生了负面影响。

关键词：心率变异性信号功率谱非线性睡眠颠倒睡眠混沌强度

基于多尺度的基本尺度熵和去趋势波动分析方法对心率变异性信号的分析

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多尺度的基本尺度熵和去趋势波动分析方法对心率变异性信号的...

作者：张璇陕西师范大学

学位级别：硕士

心脏在生命活动中的地位十分重要,心脏疾病常常威胁人类的健康和生命。心电信号反映了心脏的电学活动,可以监测评价心脏功能状况。从心电信号中提取的心率变异性（Heart rate variability,HRV）信号作为一种评价自主神经系统活动状态的... 详细信息

心脏在生命活动中的地位十分重要,心脏疾病常常威胁人类的健康和生命。心电信号反映了心脏的电学活动,可以监测评价心脏功能状况。从心电信号中提取的心率变异性（Heart rate variability,HRV）信号作为一种评价自主神经系统活动状态的无创性研究手段,已成为无创的心电信号检测技术的研究热点之一,近二十年被广泛使用。心脏系统是一个很复杂的非线性系统,而人体的心率变异性信号动力学系统是一个典型的混沌动力学系统,因此对心率变异性信号进行非线性研究能够取得比线性研究更多而且更贴近心脏系统的自身规律和应用价值。在众多非线性方法中,目前公认效果较好,比较有代表性的方法有幂律分析和熵分析。基于此,本文采用去趋势波动分析（DFA）和多尺度化的基本尺度熵（MBE）方法从长程相关性和复杂性角度对心率变异性信号进行分析。考虑到当今社会的发展,许多特殊行业的工作者常年处于昼夜颠倒作息（白天睡眠、晚上清醒）的状态如医护人员、民航飞行员、执勤的民警等。这些人群在关注心血管健康的同时也注意到了颠倒作息对其身体状况的影响。因此,颠倒作息下心脏搏动变化的研究成为了日渐需要关注的问题。本论文主要研究工作及创新点如下：（1）为了弥补基本尺度熵方法单一尺度导致对信号低频信息分析的缺失,在此基础上本文提出了多尺度化的基本尺度熵（MBE）。以添加不同信噪比的logistic混沌映射作为验证对象,并与多尺度熵（MSE）的计算结果进行比较,表明MBE方法具有良好的抗噪性能且适于分析不同的非线性信号。（2）去趋势波动分析（DFA）方法发展很成熟且使用领域很广泛,利用该方法和MBE方法计算四种不同生理、病理状态人群的HRV数据,探究验证这两种方法在实际生理信号中的应用性,同时分析了不同健康状态人群的心率变异性的差异。结果表明,MBE方法和DFA方法可以很好的区分开不同健康状态的样本信号,通过对这些HRV样本信号复杂性和相关性研究分析所得的结果,为临床应用提供了有用的依据。通过DFA方法进一步分析探讨了其中两个人群（健康老年人,CHF患者）在白天和夜间的心率波动变化的长程相关性。结果显示,健康老年人与CHF患者的夜间标度指数值小于白天的标度指数值,预示着老年人夜间心脏系统存在隐患的机率较白天高。（3）利用DFA和MBE方法分析颠倒作息情况下的HRV信号并与正常作息下的变化规律进行比较,探索处于睡眠状态和清醒状态人体的心电信号在颠倒作息状态下的变化。昼夜颠倒作息实验结果显示：正常作息下实验对象的a（标度指数）值大于颠倒作息时的α值,并且无论哪种作息下睡眠状态的α值总小于清醒状态时的α值。通过对比分析清醒和睡眠状态的MBE曲线以及DFA的结果,显示昼夜颠倒作息对睡眠状态下的HRV信号影响较大。以上研究结果表明颠倒作息会使人体心脏系统的长程相关性减弱及对人体本身动力学复杂性产生一定的负影响,尤其对睡眠状态下的HRV信号的负影响较为明显。

关键词：心率变异性信号多尺度化的基本尺度熵复杂性长程相关性颠倒作息

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

仓鼠日眠状态下的心率变异性分析

仓鼠日眠状态下的心率变异性分析

作者：张宇陕西师范大学

学位级别：硕士

心脏是生物非常重要的机体器官,具有十分复杂的构造和功能。在自主神经和交感神经的交替控制下、外界环境因素以及自身情绪等诸多条件的影响下,呈现出复杂的波动特性,即心率变异性。通过心率变异性信号的波动特性与生物的活动状态相联系... 详细信息

心脏是生物非常重要的机体器官,具有十分复杂的构造和功能。在自主神经和交感神经的交替控制下、外界环境因素以及自身情绪等诸多条件的影响下,呈现出复杂的波动特性,即心率变异性。通过心率变异性信号的波动特性与生物的活动状态相联系,进而分析二者之间的潜在关系,探索生物体的生命机理。本文通过心率变异性信号为研究对象,探索仓鼠在日眠状态下心率变异性的特点。研究中分别对仓鼠的体温变化曲线作出统计,对日眠过程中的心率变异性信号应用几何分布法,功率谱法,去趋势波动分析法作出统计。运用几种方法在不同的日眠阶段得到的曲线变化情况基本吻合,说明了分析方法的正确性和可行性,区分出日眠的不同阶段所表现出的体温和心率变异性的差异,并通过功率谱法和去趋势波动分析得到了交感神经和迷走神经的交替控制,心率变异性信号的长程相关性的变化。具体研究及结论如下：(1)通过观测仓鼠体温的变化来区分日眠的不同阶段。清醒状态时仓鼠体温保持恒定,由清醒进入休眠状态时,仓鼠体温逐步下降,在达到深眠状态时其体温下降到一个极值点并维持不变,保持稳定状态。经过一段时间后当仓鼠由深眠状态唤醒时其体温开始出现回升并达到活跃时的状态。通过仓鼠日眠状态的体温变化来整体上把握整个日眠过程。(2)对仓鼠日眠过程中的心率变异性信号做线性分析,通过RR间期统计图分布可知,仓鼠在休眠后伴有心律失常,指示机体的健康程度有所下降,且双峰的出现是仓鼠进入日眠状态的重要特性。通过功率谱的分析,得到了仓鼠日眠的不同阶段自主神经和交感神经的交替控制的影响。在进入休眠的过程中,交感神经控制水平不断加强,迷走神经的控制不断降低,指示仓鼠在日眠过程中呼吸系统,消化系统和循环系统的活动降低,生理活动下降。(3)对仓鼠日眠过程中的心率变异性信号做非线性分析。通过去趋势波动分析的方法,得到了仓鼠在日眠的不同阶段心率变异性信号的长程相关性的变化。活跃状态下其心率变异性信号呈高度的长程正相关,在进入日眠状态后相关性逐渐减弱,在达到深眠状态时,心率变异性信号呈现长程负相关的特性。从深眠状态唤醒时,心率变异性信号再次变为长程正相关。表明了日眠的不同阶段心率变异性信号呈现出不同的相关特性。

关键词：心率变异性信号去趋势波动分析功率谱日眠

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

不同趋势下两种熵测度的稳定性

陕西师范大学学报（自然科学版） 2017年第3期45卷 29-35页

作者：张印李锦姚沁赵佳王俊陕西师范大学物理学与信息技术学院陕西西安710119 南京邮电大学图像处理与图像通信江苏省重点实验室江苏南京210003

通过对Logistic映射序列和采集的针灸刺激HRV(heart rate variability)信号叠加不同的趋势,探究基本尺度熵和近似熵的稳定性。结果表明:对于具有不同趋势的Logistic映射序列和心率变异性信号(针灸刺激信号),近似熵非常敏感,不能准确区... 详细信息

通过对Logistic映射序列和采集的针灸刺激HRV(heart rate variability)信号叠加不同的趋势,探究基本尺度熵和近似熵的稳定性。结果表明:对于具有不同趋势的Logistic映射序列和心率变异性信号(针灸刺激信号),近似熵非常敏感,不能准确区别趋势中的不同信号,不适用于分析具有趋势的信号;而基本尺度熵在不同趋势下表现出较好的稳定性和准确性,该方法可广泛应用于实际信号的分析。

关键词：趋势稳定性基本尺度熵近似熵心率变异性信号

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

探究不同趋势下HRV信号熵信息的稳定性

探究不同趋势下HRV信号熵信息的稳定性

作者：张印陕西师范大学

学位级别：硕士

非线性系统输出的信号往往具有复杂的波动形式,信号的非线性特征量能够反映系统潜在的动力学特征。熵分析作为的一个重要的非线性分析方法,被广泛应用于市场经济、生命科学、控制论等领域,用来描述系统的复杂性,评估系统的动力学特征。... 详细信息

非线性系统输出的信号往往具有复杂的波动形式,信号的非线性特征量能够反映系统潜在的动力学特征。熵分析作为的一个重要的非线性分析方法,被广泛应用于市场经济、生命科学、控制论等领域,用来描述系统的复杂性,评估系统的动力学特征。同时,熵信息的稳定性也一直是研究的热点,影响其稳定性的因素往往集中在信号长度、数据的完整性、信噪比等。然而,由于环境和采集设备等因素的干扰,实际采集到的信号往往呈现出各种各样的趋势,从而影响到信号复杂性的分析。因此我们探究不同趋势下信号熵信息的稳定性,为临床上的应用提供实验基础。心率变异性(Heart rate variability,HRV)信号是一个典型的非线性信号,能反映出心脏系统潜在的生理状态,其临床价值受到普遍重视。然而,HRV信号在采集时,由于被监测者体位变动,导致心率变异性信号局部呈现出一定线性趋势;由于记录较长,心率变异性信号呈现出一定的周期性;同时,采集到的数据也会受到工频干扰、基线漂移等因素的影响,HRV信号会呈现出不同的趋势。在这些趋势的掩盖下,会影响到信号内部复杂性的判断,同时准确识别信号中的趋势和去除各种趋势显的非常困难,而且会破坏数据的完整性。面对种种现实因素的制约,对于存在趋势的信号数据,选择稳定有效的复杂性分析方法尤为关键。因此,本文进行了大量的数据分析和探索研究,其研究内容及创新点如下:(1)本文研究信号中三种常见的趋势——线性趋势、周期性趋势、幂律性趋势,用来模拟趋势对信号的影响,并且通过设定不同的趋势强度参数,如线性趋势斜率Al、周期性趋势幅度As和周期T、幂律性趋势的强度Ap和幂律指数λ,以探究趋势的强度对原始信号复杂性的影响程度。(2)为了模拟趋势对熵信息的影响,本文通过对噪声信号叠加不同的趋势,使之呈现一定的趋势,然后分别运用基本尺度熵和近似熵对存在趋势的噪声信号进行熵测度。结果表明,当噪声信号中存在的不同趋势,近似熵分析方法对趋势非常敏感,随着趋势强度参数的变大,近似熵失真变大;相比较,基本尺度熵表现出良好的稳定性。以Logistic映射系统作为实验对象,通过叠加不同的趋势,探究两种熵测度对不同Logistic映射序列的识别能力。实验结果表明:与原始变化规律相比较,在叠加不同的趋势后,近似熵随非线性参数r变化的规律受趋势的影响较大。然而,趋势下的基本尺度熵与原始的变化规律相比,具有较好的吻合程度。因此,基本尺度熵方法可以区别不同的Logistic映射序列,而且在不同的趋势下基本尺度熵依然具备这种特性。(3)通过采集针灸刺激穴位前和针灸中的HRV信号、以健康人和CHF患者的HRV信号作为实际信号,并分别运用基本尺度熵和近似熵对原始以及存在趋势的HRV信号的熵值。结果显示:近似熵对HRV信号中存在的趋势具有较强的敏感性,导致近似熵方法不能有效的区分针灸刺激前和针灸中两种状态的信号;同时,近似熵分析结果往往会误导对病人生理病理状态的判断,因此不适用于分析存在趋势的HRV信号。相比之下,趋势对基本尺度熵的分析结果影响较小,基本尺度熵方法对HRV信号内部复杂性的辨别具有较强的稳定性和有效性,这为该方法的在实际信号中的广泛应用提供了实验基础。

关键词：趋势基本尺度熵近似熵心率变异性信号