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基于体表ECG的ShR信号检测研究
基于体表ECG的ShR信号检测研究
摘要：
心率变异性（HeartRateVariability,HRV）是评估自主神经系统功能状态和心脏健康状况的重要指标之一，而Shannon熵（ShR）作为一种非线性分析方法，可以用于评估HRV的复杂性和不规则性。然而，现有的ShR信号检测方法多基于心电图（ECG）从采集设备到信号分析软件的闭环系统，缺乏实时性和可移植性。因此，本研究旨在基于体表ECG信号，开发一种实时、准确的ShR信号检测方法。
1.引言
心脏疾病是世界范围内健康问题的主要原因之一，因此提前检测和预防心脏疾病至关重要。心电图是一种非侵入性且广泛使用的心脏检测工具，可以提供心率和心律的信息。而HRV作为分析心电图信号的一种方法，能够全面评估自主神经系统的功能状态和心脏健康状况。
2.方法
本研究基于体表ECG信号，开发了一种实时、准确的ShR信号检测方法。首先，使用低噪声放大器采集体表ECG信号，并根据心电学标准对其进行预处理，包括高通滤波和陷波滤波。然后，采用R波检测算法提取心拍点，计算相邻两个心拍间的时间间隔。接下来，利用ShR算法计算相邻RR间期的ShR值，并将其作为心率变异性的指标。
3.实验与结果
为验证本方法的准确性和可靠性，我们对20名健康被试进行了实验。通过与传统的ShR信号检测方法的比较，结果表明本方法能够快速、准确地检测出体表ECG信号中的ShR信号。此外，本方法还具有实时性和可移植性的优势。
4.讨论
本研究基于体表ECG开发的ShR信号检测方法在准确性、实时性和可移植性方面均取得了较好的结果。但是，仍然存在一些局限性，如样本数量较少、性别和年龄差异等未纳入考虑。未来的研究可以进一步扩大样本量，考虑更多的影响因素。
5.结论
本研究基于体表ECG的ShR信号检测方法具有一定的应用潜力，可以用于评估心脏健康状况。未来，我们将进一步完善和改进本方法，以提高其准确性和可靠性，并在临床实践中进行更多的应用。
参考文献：
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