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该文以短期动态混沌特征分析为主.探讨利用心动周期信号的动态混沌数值特征和图形特征,评价自主神经系统(ANS)的稳定特性、调节特性和体位变化敏感性,以期能找出自主神经系统的这些特性与疾病或疾病的分型的关系.用本室研制的《计算机化心动周期信号混沌分析系统》或由Holter动态习电获取系统获取的心动周期信号数据文件进行分析处理,软件采用C语言编程.结果给出15个动态混沌特征参数值(包括各自的均值和标准差,均值用来衡量HPS的复杂性,标准差用以衡量其稳定性);提供的图形有混沌特征曲线四幅以及动态谱、分带动态谱图各一幅,平均功率谱图一幅;还给出了比较动态混沌特征分析的相应结果,图形包括比较动态混沌特征曲线四幅、比较动态谱及比较分带动态谱图各一幅.该技术术除了用于了解自主神经系统功能(ANSF)随时间的变化情况而外,更重要的是用比较动态混沌数值和图形特征研究各种物理试验(如站姿、卧姿、坐姿、倾斜等)和药物试验的自主神经系统功能效应以及药物疗效评价.该研究不但可以帮助我们了解自主神经系统功能状态,为评价自主神经系统功能提供一种新方法,而且为混沌、分形的非线性动力学理论在医学信号处理领域的应用起到促进作用.该文方法适用于对人类和动物实验数据进行分析处理.