【摘 要】
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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
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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。
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