计算机工程与应用 ›› 2016, Vol. 52 ›› Issue (10): 265-270.
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纪丽珍1,李 鹏1,李 林2,刘澄玉1,王新沛1,李 可1,刘常春1
JI Lizhen1, LI Peng1, LI Lin2, LIU Chengyu1, WANG Xinpei1, LI Ke1, LIU Changchun1
摘要: 基于物理模糊隶属度函数的改进模糊熵(refined fuzzy entropy,rFuzzyEn)在算法的稳定性和抗噪声性能上有显著提升。通过分析5分钟心动周期(RR interval,RRI)和收缩间期(systolic time interval,STI)序列,进一步检验了rFuzzyEn用于分析心脏电-机械活动时间序列的性能。同时,将物理模糊隶属度函数引入互模糊熵(cross fuzzy entropy,C-FuzzyEn),提出改进的互模糊熵(refined C-FuzzyEn,rC-FuzzyEn)算法。使用所提出的rC-FuzzyEn算法,分析了冠心病患者和健康志愿者的RRI-STI序列耦合性,并与传统的互样本熵(cross sample entropy,C-SampEn)和互模糊熵(C-FuzzyEn)进行对比。结果表明,相较于C-SampEn和C-FuzzyEn,所提出rC-FuzzyEn算法的区分能力显著提高,可用于区分冠心病患者和健康志愿者。