آناليز سري زماني فاصله ضربان قلب به روش قدر مطلق بيشينه هاي ضرايب موجكي

Wavelet Transform Modulus Maxima Analysis of the Cardiac Interbeat Interval Time Series

بيشتر سيستمهاي ديناميكي، سيگنالهايي توليد ميكنند كه ميزان افتوخيز آنها را ميتوان توسط مقياس بندي عكس فركانسي و طيف تواني آن مشخص كرد . ممكن است اين افتوخيزها به جاي داشتن يك مقياس زماني واحد، داراي طيف گستردهاي از مقياسهاي زماني باشند؛ لذا براي شناخت چنين سيستمهايي بايد اين طيف را كه بيانگر پيچيدگي سيستم است بدست آورد . ما در اين مقاله به آناليز چندفركتالي يك سري زماني ناپايدار بنام سري سيگنالهاي فاصله ضربان قلب پرداخته ايم . اين آناليز بر پايه تحليل قدرمطلق بيشينه هاي ضرايب موجكي ميباشد . سري زماني مربوط به فاصله ضربانهاي قلب در دو قلب سالم و بيمار ( با بيماري احتقان يا انقباض دهليزي ) است . با آناليز طيف تكينگي هاي سري زماني هر نمونه درجه پيچيدگي آنها را مقايسه كرده و بدين وسيله قلب سالم و بيمار را از هم تشخيص مي دهيم .

Many dynamic systems generate outputs with fluctuations characterized by 1/f-like scaling of the power law spectra, S(f), where f is the frequency. Fluctuations may obey a scaling law indicating a hierarchical fractal organization of their frequency (time scale) components rather than being dominated by single frequency, then we have to use a method that characterize this complexity in such fluctuations. In this paper we use a method for the multifractal characterization of the cardiac interbeat interval time series which is based on the Wavelet Transform Modulus Maxima method.By this method, we have analyzed the dynamic properties and singularity spectrum for the time series of the normal and abnormal (Congestive Heart Failure ) heart and compare the degree of complexity of the respective time series, and then we distinguish the healthy heart and patient one.