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Udhayakumar，Radhagaythri K。；Chandan Karmakar；马里穆图·帕拉尼斯瓦米

近似熵剖面：一种理解短期HRV信号不规则性的新方法。 （英语） Zbl 1379.37078号

非线性Dyn。 88，第2期，823-837（2017）.
摘要：基于Kolmogorov-Sinai熵的不规则性度量，如近似熵（ApEn）、样本熵和模糊熵，广泛用于短期心率变异性分析。这些熵统计是针对公差参数（\（r））的特定值进行估计的，该参数主要是从常见的推荐范围中选择的。短期信号的熵测量对\（r）的选择高度敏感。错误选择\（r）会导致熵值不准确，从而导致信息检索不可靠。通过解决由于选择导致的这种不精确性，可以提高信息检索的质量和可靠性。因此，我们假设使用所有势能值生成完整的熵分布图，与在单个选定值处寻找熵的情况相比，将提供关于信号不规则性的更完整和有用的信息。为此，必须能够准确地选择所有潜在候选人。在本文中，我们使用基于累积直方图的数据驱动算法，根据单个信号的动力学自动选择其潜在值。算法指定了一组适当的\（r）值，用于生成一系列ApEn值（ApEn配置文件），而不是ApEn的单个值。基于ApEn轮廓的二级测量，如TotalApEn和SDApEn，已被用作对合成和生理数据集进行分类的特征。我们的研究证明，与传统的ApEn测量值相比，从ApEn剖面获得的二级测量值在指示不规则程度方面更有效，尤其是在短数据的情况下。

引用于4文件

MSC公司：

37D45号 奇异吸引子，双曲行为系统的混沌动力学
37M10个 动力系统的时间序列分析
第62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
94甲12 信号理论（表征、重建、滤波等）

关键词：

完全熵剖面；自动选择\（r\）阈值；非参数熵估计；生物医学信号分析

软件：

TISEAN公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.K.Udhayakumar}等人，《非线性动力学》。88，No.2，823--837（2017；Zbl 1379.37078）
全文： 内政部

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