心电RR间期序列的延迟时间研究

目的：探究心电RR间期序列的延迟时间的计算方法,并研究RR间期序列的延迟时间与其复杂度及年龄的关系。方法：以年轻（21-34岁）与年老（68-81岁）二组健康人的心电RR间期时间序列为实验数据,采用等概率符号分析方法计算其互信息,再按互信息极小原则确定其延迟时间。结果：年老组的延迟时间明显大于年轻组的（P〈0.015）,并使用统计检验对其延迟时间与近似熵的分析,得出二者呈很强的负相关性（P〈-0.6）。结论：结果表明,RR间期序列的延迟时间直接反应了心电RR间期序列的复杂性特征,其大小与心率变异活动性和心血管的复杂程度负相关。

睡眠生理参数的去趋势波动分析

去趋势波动分析(DFA)适宜于研究各类非稳态时间序列的长程幂函数相关性。我们采用DFA方法分析脑电、心电RR间期序列和搏出量等睡眠生理参数,计算定标指数α,研究各睡眠阶段的特点。实验结果显示,各睡眠阶段的α值具有明显的差异,脑电和搏出量信号的规律相似,α随睡眠加深而增大,而RR间期序列的规律则相反,α随睡眠加深而减小。表明DFA在生理参数分析中具有良好的应用价值。

非线性时间序列互信息与Lempel-Ziv复杂度的相关性研究

为探究非线性动力学系统的互信息和复杂度的相关性,用Logistic映射、Lorenz模型和心电RR间期的非线性时间序列作为实验数据,计算多分段延时互信息和多分段Lempel-Ziv复杂度以及它们之间的相关系数.结果表明这些序列的互信息和复杂度呈强负相关,对Logistic方程生成的201个序列的不同段互信息和不同段复杂度之间的相关系数绝对值都大于0.9162,最大达0.9923;对94个心电RR间期序列都大于0.8555,最大达0.9860.研究还发现互信息比复杂度能更敏感地表现出非线性动力系统的特征.