基于复杂度和复杂率的心动过速和心室纤颤检测

本文从非线性动力学的角度 ,利用L Z复杂度 ,提出了复杂率指标及其定义 ,推导了复杂率的相关性质 ,并应用于异常心电信号的复杂性分析。经过生物实验、数据采集和计算机的仿真分析 ,证明了信息复杂度和复杂率的合理性。最后 ,对心脏异常心电信号中的VT和VF信号机理和复杂性进行了客观的分析和解释。结果表明 ,利用复杂度和复杂率 ,VT和VF信号的识别和分辨率达到 10 0 %。

基于PC机的多导联心电图测试系统与检测处理算法

本文分析描述了基于 PC机的心电信号的测试系统 ,并讨论了一些技术细节。进而我们建立相应的线性和非线性的检测方法与算法 ,以帮助临床医生分析和诊断心率过速和心室纤颤。根据我们实验记录的数据和算法的结果 ,这套测试系统显示出良好的特性 。

异常心电节律VT/VF与非线性动力学定性定量分析现状

心血管疾病的发病率逐年提高 ,严重地危及着人们生命安全。本文在异常心电分析的基础上 ,主要介绍了室性心动过速 (VT)和心室纤颤 (VF)两种最严重节律心电信号的危害性以及治疗和研究现状。通过分析了当前国内外的心电研究的基本理论和不足之处 ,指出了非线性动力学在心电信号中的研究潜力和应用前景。

异常心电信号VT和VF的分析与检测

从线性动力学和非线性动力学的角度 ,利用信号功率谱和L—Z复杂度分析了室性心动过速 (VT)和心室纤颤(VF) ;并在此基础之上 ,提出了信息复杂率指标及其定义 ,推导了信息复杂率的相关性质 ,继而应用于异常心电信号的复杂性信息分析。经过生物实验、数据采集和计算机的仿真分析 ,对心脏异常心电信号中的VT和VF信号机理和复杂性信息进行了客观的分析和解释。结果表明 ,利用信号功率谱、信息复杂度和复杂率信息 ,VT和VF信号的识别和分辨率达到 10 0 %

基于ICA的重叠语音基频提取和语音增强

语音信号是一种特征时变信号 ,基音频率提取和语音增强是两种常见语音处理要求。独立分量分析 (ICA)是一种盲信号处理方法 ,目的在于将混合在观察信号中的相互独立的源信号分离出来 ,ICA在很多领域都有广泛的应用 ,在语音信号上最为成功 ,本文将ICA用来提取重叠语音信号中的基音频率 ,提出了一个基于ICA的混叠语音基频提取系统 ,成功地解决了基频相互接近时无法提取混合信号基频的问题 ,并将它应用到有音乐背景下的语音增强方面 ,均取得了较好的结果。

异常心电节律VT和VF信号的复杂性分析

在替代随机数据假设检验的基础上 ,提出了针对确定性混沌信号的改进非线性算法 ,并应用于心脏中的异常节律心电信号分析 .指出 :室性心动过速 (VT)和心室纤颤 (VF)是不同于随机信号的 ,是具有复杂非线性特性的混沌信号 .进而在信号定性分析的基础上 ,从非线性动力学的角度 ,提出新的复杂度和复杂率的定义和相关的检测方法 ,对VT和VF进行了定量分析 .结果表明 。

基于离散随机介质平均散射声功率的无损测温方法

生物组织中超声散射回波的平均功率与其温度有关．该理论包含：（１）生物组织近似为离散随机介质．（２）离散随机介质的平均散射功率与组织的衰减系数α和声速Ｃ有关。对于似水生物组织（如：猪肝），当温度升高时，衰减系数的减小使平均散射声功率增加，但其影响大小与时间窗△ｔ有关，而声速的增大则使平均散射声功率减小。实验结果表明：生物组织的平均散射声功率随温度变化趋势明显，该结果提供一种肿瘤热疗无损伤检测温度的新方法。