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1.
对心率变异性(HRV)进行了研究,比较了心率正常者与心率失常者HRV之间的最大李雅普诺夫指数上的差别。人在正常状态和病理状态下的HRV信号最大李雅普诺夫指数是不同的,当出现病理心血管事件时,指数α减少,因此李雅普诺夫指数可作为人体是否异常或处于何种异常状态的特征刻画指标,本文心率正常者HRV信号的最大李雅普诺夫指数为0.45907,心率不齐者的最大李雅普诺夫指数是0.41472。它们均为混沌信号,但是处于心率不齐状态的节律混沌程度明显比处于心率正常状态的节律混沌程度低。 相似文献
2.
为了提高动作表面肌电信号的识别率,提出一种将最大李雅普诺夫指数和多尺度分析结合的方法。从非线性和非平稳的角度出发,引入多尺度最大李雅普诺夫指数特征,并应用到人体前臂6类动作表面肌电信号的模式识别中。首先利用希尔伯特-黄变换,对原始信号进行经验模态分解,即多尺度分解;然后利用非线性时间序列分析方法,计算多尺度最大李雅普诺夫指数;最后将多尺度最大李雅普诺夫指数作为特征向量,输入支持向量机进行识别。平均识别率达到97.5%,比利用原始信号的最大李雅普诺夫指数进行识别时提高了3.9%。结果表明,利用多尺度最大李雅普诺夫指数对动作表面肌电信号进行模式识别效果良好。 相似文献
3.
本文采用非线性动力学方法对同步十二导联常规心电信号(Electrocardiogaram;ECG)进行了研究,计算了每一导联心电图信号的关联维数D2,发现不论健康人还是冠心患者(CHD),心电信号表现出强烈的混沌动力学特征,从不同导联得出的D2值不同,同一导联相比较,除Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ导联外,冠心病患者的D2显著低于正常人的D2值,显示在心肌缺血的情况下,心脏ECG吸引了的复杂程度降低了,结果表明,D2可以区别正常人与冠心患者,也可以确定病变部位提供有价值的诊断信息。 相似文献