中文摘要：

心率变异信号能够体现神经对心脏节律的调节,其复杂性能够反映心脏的生理功能和健康状态.近十几年来,通过心率变异性来研究和诊断心血管疾病得到不断的提倡.本文作了以下工作:在分析短时心率变异信号特点的基础之上,运用基本尺度熵的方法来研究其动力学特性,从中提取出具有生理学意义的、能有效反应心率变异信号动力学特性的非线性参数;结合VC平台,编写出实现该基本尺度熵方法的分析软件,可对不同的心率变异信号进行分析处理,并将结果在PC机上直观地显示出来;运用这个软件分析了由本实验室与医院合作采集的五组不同健康状况的志愿者(包括50个健康年轻人和49个高血压、15个心绞痛、64个冠心病、37个心力衰竭患者)的心率变异信号,并对五组分析结果进行了医学统计.实验结果表明,从基本尺度熵方法提取出的非线性参数中:直方图的分布能反映心跳间隙的细节,直方图是否出现四个固定的最大值可作为初步诊断心脏是否健康的依据;基本尺度熵值和禁止状态个数则对不同的健康程度具有一定的区分效果.此外,对五组数据的分析统计结果还能够为临床诊断和心率变异信号的进一步研究提供参考.

英文摘要：

The heart rate variability(HRV) signals reflect the reactive nerve s regulation on the cardiac rhythm,and HRV parameters and measurements of the time series of the beat-to-beat-intervals have been used to predict the mortality risk in patients with structural heart diseases.Complexity in HRV time series is such a measurement that can reflect cardiac physiological function and health.Varieties of methods for complexity in a complex dynamic system have been developed for time series analysis,such as correlati...