多尺度交叉熵及其在自主神经系统多变量耦合模式中的应用

摘要

多尺度熵反映了单个时间序列在多个尺度上的复杂性，其随尺度的变化模式真实的反映了时序的长时程相关或动力学系统的分形特征。本文提出了多尺度交叉熵的概念和算法，并探索了两个时间序列在多个尺度上的耦合行为。首先，我们将其应用到两个混沌动力学系统的分析中，包括Henon-Henon 映射。然后，多尺度交叉熵将被用来度量在清醒和麻醉两种状态下动脉血压与肾交感神经活动的非线性耦合模式。结果表明，肾交感神经活动和血压之间耦合的复杂度在麻醉后显著降低，而且两种状态下的耦合模式具有明显的差异，提示这种差异反映了不同的动力学本质。