标题:一种编码式Lempel-Ziv复杂度用于生理信号复杂度分析
作者:张亚涛;刘澄玉;刘海;魏守水
作者机构:[张亚涛] 山东大学控制科学与工程学院, 济南, 山东 250061, 中国.;[刘澄玉] 山东大学控制科学与工程学院, 济南, 山东 250061, 中国.;[魏守水] 山东大学控制科学与 更多
通讯作者:Wei, Shoushui(sswei@sdu.edu.cn)
通讯作者地址:[Wei, S] School of Control Science and Engineering, Shandong UniversityChina;
来源:生物医学工程学杂志
出版年:2016
卷:33
期:6
页码:1176-1182+1190
DOI:10.7507/1001-5515.20160186
关键词:编码式Lempel-Ziv复杂度; 复杂性分析; Logistic映射; 熵; 混沌
摘要:准确区分生理序列随机性与混沌性,且不受序列长度与参数的影响是衡量复杂度算法的关键。本文提出了一种编码式Lempel-Ziv(LZ)算法,分别从序 列随机性与混沌性的区分、长度的影响、动力学性质突变的敏感性、高斯白与粉红噪声复杂度测量等4个方面与经典LZ算法、多状态LZ算法、样本熵以及排列熵 进行比较。结果显示,在短、中、长时(100、500、5 000点)下,编码式LZ算法均能准确区分随机与混沌性,正确测度高斯噪声的复杂度低于粉红噪声,并能准确响应序列动力学性质的改变。本文采用美国麻省理 工学院(MIT)和波士顿贝斯以色列医院(BIH)联合建立的的MIT-BIH心电数据库中的充血性心力衰竭RR间期(CHF-RR)数据和正常窦性心律 RR间期(NSR-RR)数据进行测试,实验结果显示,在各种时长下,编码式LZ复杂度算法均能准确地得出心力衰竭的复杂度低于窦性心律(P<0.01) 的结果,且不受长度与参数影响,具有较强的泛化能力。
收录类别:EI;CSCD;SCOPUS
Scopus被引频次:1
资源类型:期刊论文
原文链接:https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85043412815&doi=10.7507%2f1001-5515.20160186&partnerID=40&md5=28e838a9f966c54cc7a035bd77ba324d
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