心率变异(HRV)信号蕴涵了有关心血管系统神经及体液调节的大量信息,通过检测患者的心率数据,可得到许多有关自主神经系统状态的信息。心率变异信号分析是临床研究和诊断心血管疾病的重要技术手段。本论文以现代信号处理方法—非线性动力学中的混沌理论为基础,对心率变异信号的非线性动力学的理论与方法作了详细的分析与研究。本论文的目的通过两种常见的药物对比试验和正常人与病人的参数分析,验证非线性动力学参数在心率变异分析中的可行性,并探讨了这些参数与心脏自主神经系统的关系。本论文的重点是在两类试验中Kolmogorov复杂度的计算,工作量大,并且以往没有这方面的工作研究。本论文的主要工作和结论包括:①对混沌的性质与特征、混沌时间序列的非线性动力学特征作了详细的分析与研究,对心率变异信号的混沌特征作了方法上的论证。②探讨非线性动力学分析方法在心率变异中的应用。本文选择了Kolmogorov复杂度、相关维数和Lyapunov指数。Kolmogorov复杂度,它具有抗干扰能力强、计算简单和数据量小等优点,本文主要以Kolmogorov复杂度为重点进行了讨论。相关维数中对相空间重构过程中嵌入维数和延迟时间这两个重要参数的选择问题进行了讨论,完成了对最佳嵌入维数和最佳延迟时间的确定。介绍常用的计算时间序列最大Lyapunov指数的方法—小数据量法。③设计阿托品和倍他乐克的对比药物试验,对药物试验数据计算结果进行了对比分析后发现:使用阿托品,复杂度指数降低。使用倍他乐克后,复杂度指数有增加的趋势。④统计和对比正常人、高血压患者、冠心病患者的HRV指标中的Kolmogorov复杂度。结果显示:与正常人组比较,高血压组、冠心病组、高血压并发冠心病组Kolmogorov复杂度均有不同程度的降低。研究结果表明:Kolmogorov复杂度可以用于临床心率变异信号的分析,能够表征迷走神经和交感神经作用状态。