摘要

时间序列的符号动力学信息熵Hk因其计算简单快速,对数据量要求小,而被应用于心率变异性(heart rate variability,HRV)分析,然而符号化的参数选择至今却并未形成统一标准.HRV作为典型的生理信号,存在着极大的个体间差异和非平稳性,要获得稳健的一致性分析,在符号化过程中必须考虑符号化参数α与序列本身均值、标准差的综合影响.文中,首先以仿真噪声序列为对象,考察了3个参数对于Hk的影响及三者相互之间的关联性,研究表明当满足特定关系时,Hk的曲线簇收敛于反映序列动力特性的Hk-up;随后在对15例心跳间隔序列的分析中,验证了Hk-up在消除个体间差异及减弱非平稳干扰影响两方面都优于α取固定值时的研究结果.