基于Teager算子的短时HRV样本熵算法

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。