【摘 要】
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为了分析不同生理状态下人体心率变异性的差异性,并弥补传统心率变异性分析方法时间尺度特征单一的不足,本文结合了互补式集合平均经验模态分解和改进的排列熵算法对心率变异
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1701266,61372173,61471132,61671163);广东省自然科学基金资助项目(2014A030310346);广东省科技计划资助项目(2015A030401090)
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为了分析不同生理状态下人体心率变异性的差异性,并弥补传统心率变异性分析方法时间尺度特征单一的不足,本文结合了互补式集合平均经验模态分解和改进的排列熵算法对心率变异时间序列进行了具有多时间尺度特征的排列熵分析,并计算得到反映心率变异显著差异性的指标CEEMD-mPE.最后基于MIT-BIH心率失常数据库的实验结果分析表明,本文所使用的心率变异性分析方法相比于其他基于熵的分析方法具有更优异的表现.
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