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原文服务方: 中国医学物理学杂志       
摘要:
目的:介绍近似熵分析生物信号的优点,探讨时间序列的参数对近似熵值的影响,阐述近似熵在医学的应用现状与前景.方法:根据定义和算法,介绍近似熵与关联维、分形维数、Lyaponov指数等非线性分析方法相比估计信号的复杂度所具有的优点;依据近似熵算法,本文编制程序定量地分析近似熵值与时间序列各参数的关系;人体脑电信号和心电信号等生物信号能反映出人体所处的状态,检测生物信号的近似熵值变化,定量的监测和检测某组织的状态.结果:近似熵具有计算所需数据短,抗噪能力好等优点,弥补了关联维等非线性分析方法的缺陷;近似熵与时间序列的幅值无关;在低频,近似熵值几乎是随频率增大而增大;当计算长度大于1000个点时,近似熵是稳定的,定量说明近似熵计算所需数据短;目前,近似熵在诊断、监测、麻醉学等医学领域广泛运用,并取得很好的成果.结论:近似熵一种新发展起来的定量估计信号复杂度的非线性分析方法,为诊断、监测一些疾病提供一种新的方法,具有广泛的应用前景.
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文献信息
篇名 近似熵理论及应用
来源期刊 中国医学物理学杂志 学科
关键词 近似熵 关联维 分形维数 Lyapunov指数
年,卷(期) 2009,(6) 所属期刊栏目 医学生物物理与临床应用
研究方向 页码范围 1543-1546
页数 4页 分类号 R741.044
字数 语种 中文
DOI
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序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张艳艳 陕西师范大学声学研究所 4 48 2.0 4.0
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近似熵
关联维
分形维数
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研究起点
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期刊影响力
中国医学物理学杂志
月刊
1005-202X
44-1351/R
16开
1983-01-01
chi
出版文献量(篇)
4079
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17195
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