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Logistic映射文献资料
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一种编码式Lempel-Ziv复杂度用于生理信号复杂度分析
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.
关键词： 编码式Lempel-Ziv复杂度 复杂性分析 Logistic映射 熵 混沌
