基于可见性网络方法的心率变异信号分析

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随着心脏病发病率的提高,现代人类越来越重视心脏健康。心电图(ECG)以及动态心电图(DCG)被广泛用于对病人的心脏健康状况进行监测、检查。人们对于心电图的研究的主要目的是为心脏疾病诊断提供方法与依据。本文研究人体复杂心跳动态下心率变异信号的统计特性。论文首先介绍心电图、R-R间期以及充血性心力衰竭(CHF)和冥想训练等基本概念,以便于对其进行分析;然后介绍了可见性算法的原理,以及由可见性算法所产生的可见性图的特性,包括度分布和协调组合指数(配对系数);并用可见性算法对健康人与充血性心力衰竭病人的R-R间期序列,以及进行冥想训练的受试者训练前和训练中的R-R间期序列进行分析比较。分析结果表明:可见性算法可用于对R-R间期序列进行分析,并可以很好地评估人体在不同的生理、病理状态下的心跳状态。
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