王旭文

(南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏 南京 210003)



基于多变量符号转移熵的心电信号研究

王旭文

(南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏 南京 210003)

复杂度理论已成为研究生理电信号的热点，而符号转移熵是一种反映系统混乱程度的非线性指标。文章在原有多变量转移熵的基础上提出了多变量符号转移熵，对传统时间序列静态划分方法做出了改进，即将时间序列使用动态自适应分割的方式进行符号化。应用该算法对正常人和冠心病患者的心电信号进行分析，在实验中选取最佳的导联对，结果表明该算法能够显著区分正常人和冠心病患者，对原始心电时间序列叠加上高斯噪声后依然可靠有效。

生理电信号;多变量符号转移熵;动态自适应分割

0 引言

人体最重要的生理信号就是电信号，电信号会随着时间的变化而产生瞬时的变化，这是因为人体的生理状态和病理状态是不同的。符号转移熵作为一个生理电信号特征,在生理电活动信号的特征提取与分析中发挥了越来越重要的作用[1]。

从临床医学方面来说，心电信号是心脏电活动体表的综合反映，因此，临床心电图检验对于检测和诊断心脏疾病有着十分重要的意义，并且对生命信息科学也有着十分重要的研究价值。

本文首先提出多变量符号转移熵算法，该算法主要用来分析心电信号的多变量符号转移熵值，采用自适应动态化方法划分时间序列[2]。……