多目标优化方法检测随机受迫系统的混沌现象以及在心率变异信号分析中的应用

来源 :中国生物医学工程学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:sst3562008
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心率变异信号往往很不规则 ,确定它是混沌还是噪声是目前研究的焦点。从非线性动力学的角度 ,虽然已进行了大量的工作 ,但迄今还没有明确的证据表明心率变异信号是混沌的。本文假设心率变异信号是其内在动力学机制和外部环境影响混合的产物 ,并提出一种多目标优化方法 ,以此获得一组既与心率变异信号尽可能接近又对于某种非线性动力学系统为确定的序列 ,然后计算依赖于初始值敏感的特征指数 ,定量刻划系统中确定性因素的动力学特性。在成功地检验了两类受迫混沌模型后 ,应用于心率变异信号分析 ,结果表明 :心脏动力学系统的确定性部分是混沌的 Heart rate variability signal is often very irregular, to determine whether it is chaotic or noise is the focus of the current study. From a nonlinear kinetic point of view, although much work has been done, so far there is no clear evidence that heart rate variability signals are chaotic. In this paper, the heart rate variability (HRV) signal is assumed to be the product of a combination of its intrinsic dynamics and the external environment, and a multi-objective optimization approach is proposed to obtain a set of signals that are both as close as possible to the HRV signal and for some nonlinear dynamical systems To determine the sequence, and then calculate the index of reliance on the initial value-sensitive feature, quantify the kinetic properties of deterministic factors in the system. After successfully verifying two types of forced chaos models and applying them to the analysis of heart rate variability signals, the results show that the deterministic part of the cardiac dynamics system is chaotic
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