文献类型：期刊文章

作　　者：李鹏[1] 刘澄玉[1] 李丽萍[2] 纪丽珍[1] 于守元[1] 刘常春[1]

机构地区：[1]山东大学控制科学与工程学院,济南250061 [2]山东中医药大学理工学院,济南250355

出　　处：《物理学报》

基　　金：国家自然科学基金青年科学基金(批准号:61201049);山东大学研究生自主创新基金(批准号:yzc12082);山东省优秀中青年科学家科研奖励基金(批准号:BS2012DX019);中国博士后科学基金(批准号:2013M530323)~~

年　　份：2013

卷　　号：62

期　　号：12

起止页码：122-130

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CAS、CSCD、CSCD2013_2014、EI(收录号：20132916517273)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCI-EXPANDED(收录号：WOS:000321185600017)、SCIE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：多尺度多变量样本熵评价同步多通道数据的多变量复杂度,是非线性动态相互关系的一种反映,但其统计稳定性差,且不适用于非线性非平稳信号.研究利用模糊隶属度函数代替模式相似判断的硬阈值准则,并分析模糊隶属度函数形式的影响;研究利用多变量经验模态分解算法进行多尺度化,并对比其处理效果.仿真试验表明,模糊隶属度函数的引入可以有效提高算法的统计稳定性,所构造的物理模糊隶属度函数的性能最为显著;基于多变量经验模态分解算法的多尺度化过程可更有效地捕获信号的不同尺度成分,从而更敏感地区分具有不同复杂度的信号.对临床试验数据的分析支持以上结论,且结果提示随着年龄增加或心脏疾病的发生,心率变异性和心脏舒张间期变异性的多变量复杂度以不同的方式降低:年龄增加会使低尺度熵值降低,表示近程相关性的丢失;而心脏疾病会同时影响各个尺度的熵值,即同时丢失了近程和长时相关性.该结论可用于指导心血管疾病的无创预警研究.

关 键 词：多变量复杂度  多尺度多变量模糊熵  物理模糊隶属度函数  多变量经验模态分解  

分 类 号：TN911.7]