·1220. 工程科学学报，第40卷，第10期 1.05 3.3复杂度分析 ·一未疲劳 ·一疲劳 1.00 复杂度分析方法是处理连续不规则信号的常用 方法.本实验复杂度的讨论是基于时间序列光电容 0.95 积脉搏波信号的复杂性。尝试了两种常用的生理信 0.90 号复杂度计算方法KC复杂度和高阶KC复杂度 KC复杂度的基本原理是考察时间序列中的相 0.85 邻元素的新模式的数量.光电容积脉搏波信号是一 0.80 个连续信号，其幅值可以取某个实数区间中的任何 H 一个值，所以为了实现估计光电容积脉搏波信号的 受试者 复杂度，就需要对原始信号做某种预处理，即把光电 图8上升支斜率统计值 容积脉搏波信号的幅值量化成有限个离散中的一 Fig.8 Rising-branch slope statistics 个.即把光电容积脉搏波信号进行二值化处理.本 动脉系统的阻力变大.但有一位受试者的变化趋势 实验利用MATLAB编程先计算出光电容积脉搏波 与其他个体相反，考察其基础生理指标发现，该个体 信号的平均值，然后把所有大于或等于平均值的光 为女性，实验前十日内监测其静息状态时平均心率 电容积脉搏波信号幅值都用1来代替，而把所有小 为65~72bpm,但在实验过程中的平均心率为84 于平均值的光电容积脉搏波信号幅值都用0来代 bpm,超过了其平日监测记录的最高值，且在实验的 替.本实验尝试对15.78~189.2s全段光电容积脉 第19、30、72和81min出现了四次心率过百的记录， 搏波信号做复杂度计算，共包含86711个测试点. 最高达到了106bpm,这种多频次特异心率均未在其 实验前后受试者KC复杂度变化情况如图9所示. 他受试者的监测记录中检查到.上升支斜率表达的 所有受试者实验前KC复杂度大于实验后KC复杂 生理意义是心搏收缩期射血量与射血速度，是评价 度.表明未疲劳状态光电容积脉搏波信号比疲劳状 心血管循环系统效率高低的重要指标[).图8可 态光电容积脉搏波信号更复杂，但这与经验情况不 见，疲劳状态下光电容积脉搏波信号上升支斜率低 符.本文猜想可能是由于KC复杂度中对原始数据 于未疲劳状态.表明大部分受试者生理疲劳时心脏 的二值化处理丢失了一些原始数据信息，因此本文 每搏射血量下降，反映心血管系统循环减缓.对比 进一步尝试了高阶KC复杂度计算.高阶KC复杂 实际测得受试者基础能量代谢数据如表3发现，所 度在逻辑上可以减少对原始信息的丢失，高阶KC 有受试者实验后基础能量代谢值增加，由此表明心 复杂度的值对信号特征的反映更加精细2】.高阶 血管循环系统的调控与组织细胞代谢调控对环境负 KC复杂度计算情况如图I0所示.高阶KC复杂度 荷引起的疲劳应激反应存在差异，这种变化产生的 的计算结果与KC复杂度结果一致.两种复杂度计 原因需要进一步的医学分析证明.综合来看，光电 算数值均反应疲劳状态光电容积脉搏波信号比未疲 容积脉搏波特征参数可以定量反应生理疲劳状态， 劳状态时更平稳 进一步的疲劳产生机理分析可以结合心率分析来 10 实现. ☐未疲劳 疲劳 表3受试者基础能量代谢数据 Table 3 Basic energy metabolism data for subject 实验前基础 实验后基础 6 受试者 变化量/kJ 代谢量/kJ 代谢量/kJ 2 A 1154.10 1164.90 10.80 女 1856.10 1877.70 21.60 1525.60 1536.40 10.80 D 1700.60 1722.20 21.60 E 1240.60 1309.60 69.00 受试者 1169.20 1171.40 2.20 图9KC复杂度 Fig.9 KC complexity data工程科学学报,第 40 卷,第 10 期 图 8 上升支斜率统计值 Fig. 8 Rising鄄branch slope statistics 动脉系统的阻力变大. 但有一位受试者的变化趋势 与其他个体相反,考察其基础生理指标发现,该个体 为女性,实验前十日内监测其静息状态时平均心率 为 65 ~ 72 bpm,但在实验过程中的平均心率为 84 bpm,超过了其平日监测记录的最高值,且在实验的 第 19、30、72 和 81 min 出现了四次心率过百的记录, 最高达到了106 bpm,这种多频次特异心率均未在其 他受试者的监测记录中检查到. 上升支斜率表达的 生理意义是心搏收缩期射血量与射血速度,是评价 心血管循环系统效率高低的重要指标[21] . 图 8 可 见,疲劳状态下光电容积脉搏波信号上升支斜率低 于未疲劳状态. 表明大部分受试者生理疲劳时心脏 每搏射血量下降,反映心血管系统循环减缓. 对比 实际测得受试者基础能量代谢数据如表 3 发现,所 有受试者实验后基础能量代谢值增加,由此表明心 血管循环系统的调控与组织细胞代谢调控对环境负 荷引起的疲劳应激反应存在差异,这种变化产生的 原因需要进一步的医学分析证明. 综合来看,光电 容积脉搏波特征参数可以定量反应生理疲劳状态, 进一步的疲劳产生机理分析可以结合心率分析来 实现. 表 3 受试者基础能量代谢数据 Table 3 Basic energy metabolism data for subject 受试者 实验前基础 代谢量/ kJ 实验后基础 代谢量/ kJ 变化量/ kJ A 1154郾 10 1164郾 90 10郾 80 B 1856郾 10 1877郾 70 21郾 60 C 1525郾 60 1536郾 40 10郾 80 D 1700郾 60 1722郾 20 21郾 60 E 1240郾 60 1309郾 60 69郾 00 F 1169郾 20 1171郾 40 2郾 20 3郾 3 复杂度分析 复杂度分析方法是处理连续不规则信号的常用 方法. 本实验复杂度的讨论是基于时间序列光电容 积脉搏波信号的复杂性. 尝试了两种常用的生理信 号复杂度计算方法 KC 复杂度和高阶 KC 复杂度. KC 复杂度的基本原理是考察时间序列中的相 邻元素的新模式的数量. 光电容积脉搏波信号是一 个连续信号,其幅值可以取某个实数区间中的任何 一个值,所以为了实现估计光电容积脉搏波信号的 复杂度,就需要对原始信号做某种预处理,即把光电 容积脉搏波信号的幅值量化成有限个离散中的一 个. 即把光电容积脉搏波信号进行二值化处理. 本 实验利用 MATLAB 编程先计算出光电容积脉搏波 信号的平均值,然后把所有大于或等于平均值的光 电容积脉搏波信号幅值都用 1 来代替,而把所有小 于平均值的光电容积脉搏波信号幅值都用 0 来代 替. 本实验尝试对 15郾 78 ~ 189郾 2 s 全段光电容积脉 搏波信号做复杂度计算,共包含 86711 个测试点. 实验前后受试者 KC 复杂度变化情况如图 9 所示. 所有受试者实验前 KC 复杂度大于实验后 KC 复杂 度. 表明未疲劳状态光电容积脉搏波信号比疲劳状 态光电容积脉搏波信号更复杂,但这与经验情况不 符. 本文猜想可能是由于 KC 复杂度中对原始数据 的二值化处理丢失了一些原始数据信息,因此本文 进一步尝试了高阶 KC 复杂度计算. 高阶 KC 复杂 度在逻辑上可以减少对原始信息的丢失,高阶 KC 复杂度的值对信号特征的反映更加精细[22] . 高阶 KC 复杂度计算情况如图 10 所示. 高阶 KC 复杂度 的计算结果与 KC 复杂度结果一致. 两种复杂度计 算数值均反应疲劳状态光电容积脉搏波信号比未疲 劳状态时更平稳. 图 9 KC 复杂度 Fig. 9 KC complexity data ·1220·