Sign series entropy analysis of short-term heart rate variability

复杂性和非线性途径能被用来在心率可变性(HRV ) 学习时间、结构的顺序表明内在的规则和心血管的规定的生理的本质，它对理解有用。为临床的应用，对短期的 HRV 分析合适的方法是更珍贵的。在这篇论文，符号系列熵分析(SSEA ) 被建议描绘 HRV 的方向变化的特征。结果证明那个 SSEA 方法能从短期的 HRV 信号检测易感知地生理、病理学的变化，并且方法也显示出它的坚韧性到 nonstationarity 和噪音。因此，它为临床的 HRV 和另外的复杂生理的信号的分析作为一个有效方法被建议。