【摘 要】
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在心率变异性(HRV)数据的短时非线性分析中,单纯的样本熵算法不能有效提取健康人和充血性心衰(CHF)患者的信号特征差异。为此,提出一种基于Teager能量算子的样本熵分析算法。
【机 构】
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常熟理工学院物理与电子工程学院江苏省纺织机械工程研究中心,常熟理工学院计算机科学与工程学院,南京大学电子科学与工程学院生物医学电子工程研究所
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在心率变异性(HRV)数据的短时非线性分析中,单纯的样本熵算法不能有效提取健康人和充血性心衰(CHF)患者的信号特征差异。为此,提出一种基于Teager能量算子的样本熵分析算法。采用Teager算子的预处理捕获心脏动力学活动中的异常节律变化,以强化样本熵分析效果。对MIT BIH数据库中样本的实验结果表明,该算法可反映健康人与CHF患者的短时HRV信号非线性复杂性的差异,为计算机分析诊断心衰等疾病提供新的辅助依据。
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