成謝鋒, 嚴(yán) 誌, 馬 勇, 張學(xué)軍, 黃麗亞

(1.南京郵電大學(xué) 電子科學(xué)與工程學(xué)院，南京 210003; 2.射頻集成與微組裝技術(shù)國家地方聯(lián)合工程實驗室，南京 210003;3.南京理工大學(xué) 計算機學(xué)院，南京 210094)

運動與年齡對心音混沌特性影響規(guī)律的研究

成謝鋒1,2, 嚴(yán) 誌1, 馬 勇3, 張學(xué)軍1,2, 黃麗亞1,2

(1.南京郵電大學(xué) 電子科學(xué)與工程學(xué)院，南京 210003; 2.射頻集成與微組裝技術(shù)國家地方聯(lián)合工程實驗室，南京 210003;3.南京理工大學(xué) 計算機學(xué)院，南京 210094)

研究心音混沌特征隨著運動與年齡變化的規(guī)律。心音是一種非平穩(wěn)的非線性信號，具有典型的混沌特性，利用自制的肩帶式心音采集裝置采集運動環(huán)境下和不同年齡段的心音信號，然后對心音信號進行相空間重構(gòu)，給出在靜息、運動中、運動后三種狀態(tài)下的心音信號混沌吸引子，討論運動與年齡對心音混沌特性的影響，重點分析心音關(guān)聯(lián)維數(shù)的變化規(guī)律。實驗結(jié)果表明：①運動前靜息期、運動中期、運動后恢復(fù)期的心音信號關(guān)聯(lián)維數(shù)具有顯著差異性，長期運動會使心音混沌特征參數(shù)趨于相對穩(wěn)定。②隨著年齡的增加，受人體心血管系統(tǒng)衰老和病理性雜音的影響，心音信號關(guān)聯(lián)維數(shù)呈下降趨勢，衰老是心音混沌特性漸變?yōu)榱愕倪^程。

心音、混沌、關(guān)聯(lián)維數(shù)、運動、年齡

心音信號作為人體最重要的生理信號之一，是由心臟在舒張和收縮運動過程中心肌、血液、心血管及瓣膜等機械振動所產(chǎn)生的復(fù)合音，它能反映心臟心房、心室瓣膜與血管的運動狀況，通過心音的變化可以了解人體某些生理和病理的改變[1]。然而，心音本身是一種非平穩(wěn)的非線性信號，傳統(tǒng)的時頻線性分析方法并不能反應(yīng)生物信號在復(fù)雜度與不規(guī)則性方面的變化，故無法揭示其內(nèi)在的非線性本質(zhì)。GLASS等[2]的研究認(rèn)為健康的心臟具有一定程度的固有可變性，它對應(yīng)著混沌狀態(tài)，且這種可變性的變化是心臟狀態(tài)改變的前兆。

目前，基于心電信號混沌特征的相關(guān)研究已取得了一系列成果。由于關(guān)聯(lián)維數(shù)是混沌時間序列特征的一種重要定量分析參數(shù)，該參數(shù)的動態(tài)變化可以從一定程度上反映心臟的調(diào)節(jié)能力和復(fù)雜度，有相關(guān)的研究表明該參數(shù)已成為某些心血管疾病的一種新的檢測指標(biāo)[3]。對于健康人的心電信號而言，其關(guān)聯(lián)維值較高，而二聯(lián)律患者的心電信號關(guān)聯(lián)維數(shù)值比健康人的低, 同時呈現(xiàn)出隨著病情加劇數(shù)值不斷減小的趨勢[4]。研究者們普遍認(rèn)為，這是心血管系統(tǒng)交感神經(jīng)與副交感神經(jīng)間相互競爭的結(jié)果, 這種良性競爭的波動能夠讓心臟隨時承受意外變化, 說明心臟健康有力，能有效地抵抗病發(fā)。然而當(dāng)HRV(Heart Rate Variability )信號的關(guān)聯(lián)維數(shù)下降時, 說明心臟對于外界意外變化的反應(yīng)減緩甚至無法做出及時的反應(yīng), 這也就意味著患者心臟抵抗疾病能力的下降。因此，關(guān)聯(lián)維數(shù)的研究應(yīng)成為預(yù)判心血管系統(tǒng)健康狀況與抗疾病能力的一項重點內(nèi)容[5-6]。國內(nèi)外有學(xué)者利用非線性方法對心電信號進行分析：在心電運動實驗方面，NAKAMURA等[7]觀察到運動后交感神經(jīng)興奮或迷走神經(jīng)抑制會隨著分?jǐn)?shù)維降低，李霞等[8-9]通過運動負(fù)荷實驗下采集到的心電信號發(fā)現(xiàn)運動會導(dǎo)致心率變異復(fù)雜性的改變，同時非線性參數(shù)能夠區(qū)分不同運動狀態(tài)下心率變異性的變化。在心率信號變異性隨年齡增加而變化方面，BECKERS等[10-11]觀察了275例不同年齡人群的心電信號，發(fā)現(xiàn)心臟電活動的非線性行為會隨著年齡的增長而減弱。

然而心電信號雖然對與血液循環(huán)和血液組織狀態(tài)相關(guān)的分析與診斷比較有效，但是卻不能全面地反映心血管系統(tǒng)的調(diào)節(jié)功能變化情況。心音作為一種心臟產(chǎn)生的聲學(xué)信號，從其產(chǎn)生機理及與心臟瓣膜狀態(tài)的關(guān)系可知，心音信號中恰恰包含了心臟瓣膜狀態(tài)的豐富信息，可以有效反應(yīng)心臟心力貯備的自我調(diào)節(jié)與變化過程。與此同時，心音信號采集具有方便、無延遲的優(yōu)點，可以隔著衣服對測試者的心音進行實時的采集，并且無需通過電極與皮膚接觸，減少了心電運動實驗中汗液對電極傳導(dǎo)系數(shù)的影響，從而使采集到的實驗數(shù)據(jù)更加真實可靠，因此所提取的混沌特征參數(shù)能更加準(zhǔn)確地表征心臟系統(tǒng)的調(diào)節(jié)與變化。

本文采用實驗為主導(dǎo)的方式討論運動與年齡對心音混沌特性的影響，重點分析各種情況下心音關(guān)聯(lián)維數(shù)的變化規(guī)律。通過運動負(fù)荷實驗這一研究中常用的誘發(fā)潛在性心血管類相關(guān)疾病的方法，同時結(jié)合對不同年齡人群心音混沌特征發(fā)展趨勢的分析，發(fā)現(xiàn)隨著運動的進行以及年齡的增長會引起心臟自適應(yīng)能力的變化，運動后會使心音混沌特性增強，衰老是心音混沌特性漸變?yōu)榱愕倪^程。研究結(jié)果表明心音關(guān)聯(lián)維數(shù)可作為一種人體心血管疾病發(fā)病風(fēng)險性提高的定量評估指標(biāo)，將其嘗試與臨床檢測相結(jié)合可以更深入地研究心臟狀態(tài)變化的機制。

1 心音信號混沌特征的表征方法

1.1 心音信號的相空間重構(gòu)

因為任意混沌時間序列的判定與分析都是建立在重構(gòu)相空間的基礎(chǔ)上。對于心音信號而言，相空間重構(gòu)是提取其混沌特征信息的重要方法，也是分析心音信號關(guān)聯(lián)維數(shù)大小的第一步。根據(jù)Takens定理，若用x(t),t=1,2,…,N表示為心音信號的觀測序列。選擇合適的時延tau以及嵌入維數(shù)m重構(gòu)系統(tǒng)相空間，由x(t)得到一組新的向量序列：

X(t)={x(t),x(t+τ),...,x[t+(m-1)τ]}T(1)

式中:t=1,2,…,M，M=N-(m-1)τ，τ為延遲時間。那么這個由心音信號觀測值及其延遲的值所構(gòu)成的m維狀態(tài)空間即為重構(gòu)的相空間，它與原始的狀態(tài)空間是微分同胚的。選取合適的重構(gòu)參數(shù)—延遲時間τ和嵌入維數(shù)m是進行相空間重構(gòu)的關(guān)鍵。

1.2 互信息法確定時間延遲τ

由于互信息法具有保持時間序列的非線性特征的優(yōu)點，故其在時間延遲τ的選取上比較有優(yōu)勢，通過計算心音信號觀測序列的互信息函數(shù)

(2)

取I(τ)的第一個極小值點作為心音信號觀測序列的最優(yōu)時延。

1.3Cao法計算最佳嵌入維數(shù)m

在計算心音時間序列嵌入維數(shù)m方面，Cao法只需要時延τ一個參數(shù)，且計算效果較好，故得到了廣泛的應(yīng)用，定義：

(3)

1.4GP算法快速求解關(guān)聯(lián)維數(shù)

在對心音信號進行了相空間的重構(gòu)之后，就可以提取關(guān)聯(lián)維數(shù)這一度量心音混沌時間序列相空間吸引子復(fù)雜度的定量指標(biāo)。根據(jù)心音信號的物理特性和Takens嵌入定理[12],本文采用GP方法進行快速計算。

對于心音信號進行相空間重構(gòu)之后的M個點，計算其有關(guān)聯(lián)的向量對數(shù)，它在一切可能的M2種配對中所占的比例稱為關(guān)聯(lián)積分：

(4)

式中:θ(?)為Heaviside單位函數(shù)：

(5)

2 心音信號的采集與預(yù)處理

心音是一種極其微弱的聲信號，本文采用課題組設(shè)計如圖1(a) 所示的肩帶式心音采集器進行采集(專利號：CN2013093000306700)。該裝置可緊貼佩戴者胸前實時采集心音，并將心音信號通過無線發(fā)射方式傳輸至PC端進行分析與處理，為采集運動過程中的心音提供了有力的支撐。

本文共采集了2類測試對象的心音信號。一類為不同年齡段：青年10～28歲心音9例，中年35～60歲8例，老年60～80歲5例，三組心音共22例，男女皆有。所有受試者均為竇性心律，無心血管病史。要求受試者在靜息狀態(tài)下均勻平靜呼吸，持續(xù)采集時間2分鐘。

另一類為不同運動狀態(tài)的測試對象：10位平均年齡為25.2歲的健康男性在進行運動前(平靜狀態(tài))，運動過程中(持續(xù)5 min的恒定速度自行車訓(xùn)練)，以及運動后靜息3 min所采集到不同狀態(tài)下的心音共30例。其中運動過程中的實驗環(huán)境為測試者在體力充沛且未進行熱身的情況下，在設(shè)置相同阻力檔位的HS-YD1系列功率自行車上所進行的。測試者在實驗開始后迅速盡力加速至15 km/h，并保持該恒定速率騎行5 min，之后開始采集心音，持續(xù)采集數(shù)據(jù)時長2 min。在運動過程中的心音采集需盡最大可能減少人為誤差，在實驗時應(yīng)使肩帶式心音采集器支架牢固包裹測試者左肩，將心音傳感器緊貼人體心臟的中心位置即可，并確保傳感器放置部位、對傳感器所施加壓力在全部測試過程中盡可能一致，同時告知測試者盡量避免上半身的大幅度運動，以免影響實驗數(shù)據(jù)的可靠性。最后，采用課題組設(shè)計的心音雙正交小波對采集的全部心音信號進行去噪預(yù)處理[11]。如圖1(b)、(c)、(d)所示分別為一測試者通過肩帶式心音采集裝置在運動前、運動過程中、運動靜息后3分鐘所采集到心音，從波形上可見不同運動狀態(tài)下的心音在幅值、頻率等方面是有明顯差異的。

圖1 肩帶式心音采集器及不同運動狀態(tài)的心音Fig.1 shoulder belt type heart sound collector and heart sounds of different motion state

3 實驗數(shù)據(jù)的計算與分析

3.1 心音信號的混沌特征參數(shù)計算

基于式(2)和(3)對心音信號延遲時間與最小嵌入維數(shù)計算的理論基礎(chǔ)，以圖2(a)所示的12 000點心音信號數(shù)據(jù)為例進行重構(gòu)參數(shù)的計算。圖2(b)為通過互信息法所得該心音信號的互信息圖，取該圖中I(τ)的第一個極小值點作為其最優(yōu)的時延tau=10。同時，圖2(c)為通過Cao法計算心音信號最小嵌入維數(shù)的E1(m)與E2(m)分布圖，可知隨著嵌入維數(shù)的增加，E1(m)在特定值m=8后保持不變，且E2(m)的值會與E1(m)趨同，此處所得到的m即為最小嵌入維數(shù)。

圖2 一段心音信號的混沌特征參數(shù)計算Fig.2 The chaotic characteristic parameters of heart sound signals

3.2 運動狀態(tài)變化對心音混沌特征的影響規(guī)律

運動負(fù)荷方法是目前臨床上常用于冠心病和心肌缺血疾病的模擬與檢測的重要手段之一，一般采用特定的運動方式逐漸增加心臟的負(fù)荷，觀測運動生理信號特征參數(shù)的變化來進行相關(guān)分析，從而評價心臟狀態(tài)與心肌缺血的程度。目前常用的運動試驗方法包括階梯運動試驗、活動平板試驗和踏車運動試驗等。

許多研究結(jié)果表明，在運動進行的過程中，人體心血管系統(tǒng)的交感神經(jīng)呈現(xiàn)興奮狀態(tài)，而副交感神經(jīng)呈現(xiàn)抑制狀態(tài)[8]。這導(dǎo)致了自主神經(jīng)系統(tǒng)對心臟調(diào)節(jié)功能的不平衡，這種不平衡狀態(tài)會引發(fā)心臟系統(tǒng)狀態(tài)的改變。以上有關(guān)心血管調(diào)節(jié)方面的模擬, 可以通過分析和提取運動負(fù)荷實驗中心臟的HRV信號得知。然而這些實驗都是基于心電信號關(guān)聯(lián)維數(shù)的研究。因此，采用新型便攜裝置測量心音信號分析在不同運動狀態(tài)下心臟混沌參數(shù)的變化規(guī)律是一個新的研究內(nèi)容。

對靜息、運動中、運動恢復(fù)后的10人共30個心音信號進行混沌特征分析。首先分別求得每個心音信號的最優(yōu)時延和最小嵌入維數(shù)并進行系統(tǒng)相空間重構(gòu)。如圖3(a)、(b)、(c)左側(cè)圖所示，為同一測試對象在靜息、運動中、運動后三種狀態(tài)下心音信號的吸引子重構(gòu)圖?？梢悦黠@看出不同狀態(tài)下心音的重構(gòu)吸引子在軌跡分布的復(fù)雜度以及分布區(qū)域大小方面有著顯著的區(qū)別。

圖3 某一測試者在不同運動狀態(tài)下心音吸引子相圖與關(guān)聯(lián)積分分布 Fig.3 Under different motion state attractor phase diagram and the correlation integral distribution for heart sounds of a tester

然后采用GP方法進行心音信號的關(guān)聯(lián)維數(shù)的計算，圖3(a)、(b)、(c)右側(cè)圖分別為同一測試對象在靜息、運動中、運動后三種狀態(tài)下心音信號所對應(yīng)的關(guān)聯(lián)積分lnCm(r)-lnr分布曲線，自上而下嵌入維數(shù)m由2逐漸增大到20，Δm=2。確定該分布圖中的標(biāo)度區(qū)，即lnCm(r)與lnr關(guān)系的曲線圖在飽和區(qū)域所存在的線性相關(guān)部分，用最小二乘法擬合上述區(qū)域中的點，所得到的擬合直線斜率即為心音信號的關(guān)聯(lián)維數(shù)D。若系統(tǒng)為存在混沌特性，那么隨著嵌入維數(shù)m的增加，關(guān)聯(lián)維數(shù)也有所增加，但當(dāng)m增加到一定程度時，關(guān)聯(lián)維數(shù)會逐漸呈現(xiàn)收斂的趨勢。圖4所示為同一測試對象在靜息、運動中、運動恢復(fù)后三種狀態(tài)下心音關(guān)聯(lián)維數(shù)隨嵌入維數(shù)變化趨勢圖，當(dāng)嵌入維數(shù)m>16后，曲線趨于穩(wěn)定，分別計算m=16,18,20時的關(guān)聯(lián)維數(shù)，然后計算三者的平均值，作為心音關(guān)聯(lián)維數(shù)D的值。

圖4 某一測試者心音關(guān)聯(lián)維數(shù)隨嵌入維數(shù)變化趨勢圖Fig.4 Heart sounds correlation dimension with the embedding dimension change trend chart for a tester

圖5 10位測試者心音關(guān)聯(lián)維數(shù)在靜息、運動中、運動后三種狀態(tài)下的變化示意圖Fig.5 Change of correlative dimension of heart sound on rest, during movement, after movement for 10 testers

計算10位測試者在靜息、運動中、運動恢復(fù)后三種狀態(tài)下的心音信號關(guān)聯(lián)維數(shù)如圖5所示。由圖5可知，當(dāng)測試者靜息時心音信號關(guān)聯(lián)維數(shù)較高，運動過程中關(guān)聯(lián)維數(shù)下降，下降比例為12.3%～53.8%，這是因為人在運動的過程中心率加快，自主神經(jīng)中的交感神經(jīng)部分變得興奮而迷走神經(jīng)部分受到了抑制，這種變化破壞了人體自主神經(jīng)的平衡，使心臟心率變異性減弱，進而模擬出近似心臟受疾病影響的狀態(tài)。這導(dǎo)致了心血管系統(tǒng)心臟調(diào)節(jié)的能力降低，使心臟混沌性減弱，進而引起了心音關(guān)聯(lián)維數(shù)的下降。最后，在運動結(jié)束恢復(fù)3分鐘的過程中，測試者的心音關(guān)聯(lián)維數(shù)開始逐漸恢復(fù)，上升比例為7.8%～48.5%。這是因為恢復(fù)階段有一個較長的過程，心率需要逐漸降低，心臟在進行不斷的調(diào)節(jié)使交感神經(jīng)與迷走神經(jīng)之間達到新的平衡，在這個過程中影響心血管變化狀況的因子增多,調(diào)節(jié)過程變得復(fù)雜，心血管系統(tǒng)的混沌性再次得到強化。經(jīng)調(diào)查，測試對象中愛好運動的人在靜息時的心音關(guān)聯(lián)維數(shù)最大(D=5.57)，運動中、運動恢復(fù)后的心音關(guān)聯(lián)維數(shù)變化范圍較小，所以，運動會使心音混沌特性增強，長期運動會使心音混沌特征參數(shù)趨于相對穩(wěn)定，運動帶來健康。

3.3 年齡變化對心音混沌特征的影響規(guī)律

年齡是心血管疾病的一個獨立風(fēng)險因子。關(guān)于年齡對HRV的影響，國外研究者已經(jīng)做了大量的研究，并取得了豐富的成果。GOLDBERGER等[14]在PNAS一篇綜述中，指出健康生理控制系統(tǒng)中的非線性復(fù)雜性會隨著年齡增長和疾病的出現(xiàn)而顯著下降，這意味著個體適應(yīng)能力的降低。該結(jié)論源自對人體心臟節(jié)律(HRV)和步態(tài)(gait)的研究成果。楊小冬認(rèn)為心肌在迷走神經(jīng)及交感神經(jīng)的調(diào)節(jié)下會表現(xiàn)出變力性、變時性和變傳導(dǎo)性等多方面特性，同時，年齡對自主神經(jīng)功能的影響主要體現(xiàn)在迷走神經(jīng)上。

上述法律人士同時表示，在司法實踐中，罰金刑經(jīng)常會遇到執(zhí)行難問題，為了解決這一問題，有不少法院會以從輕處罰作為交換條件，促使被告人在正式宣判之前先繳納罰金，從而解決“判了白判”的問題。所以，開庭前催罰金也就成了不少法院（尤其是基層法院）的普遍做法。

綜上，從人體生理的角度可以認(rèn)為，隨著年齡的衰老，迷走神經(jīng)將會退化，對心肌的調(diào)節(jié)作用將會減弱，使得心肌收縮功能下降，同時心臟的自適應(yīng)能力也隨之下降。這引發(fā)了心臟系統(tǒng)狀態(tài)變量觀測值時間序列中所包含的信息量減少，引起了心血管混沌參數(shù)的下降。

一般認(rèn)為，當(dāng)參與輸出信號系統(tǒng)的調(diào)節(jié)因素增加或者系統(tǒng)的復(fù)雜性增加時，系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)維數(shù)會呈現(xiàn)較高的數(shù)值，這也意味著系統(tǒng)中點與點之間關(guān)聯(lián)程度變得更加緊密；而當(dāng)關(guān)聯(lián)維數(shù)比較小時，說明參與輸出信號系統(tǒng)的調(diào)節(jié)因素減少，系統(tǒng)的復(fù)雜性降低。本文對采集到的不同年齡段人群的心音信號進行混沌特性分析，計算出3組年齡段22個心音的關(guān)聯(lián)維數(shù)，并用作圖法作線性擬合直觀表現(xiàn)出關(guān)聯(lián)維數(shù)隨年齡增加的變化趨勢。如圖6所示的心音關(guān)聯(lián)維數(shù)隨年齡變化趨勢圖。

圖6 心音關(guān)聯(lián)維數(shù)隨年齡變化趨勢圖Fig.6 Heart sounds correlation dimension change tendency with the age

從圖6可見，心音關(guān)聯(lián)維數(shù)與年齡有明顯的線性負(fù)相關(guān)關(guān)系, 并且其線性回歸方程的P值小于0.01,具有統(tǒng)計學(xué)意義。隨著年齡的增長，心音的關(guān)聯(lián)維數(shù)總體呈現(xiàn)減小的趨勢。通過對實驗數(shù)據(jù)的線性擬合可得到心音關(guān)聯(lián)維數(shù)隨年齡變化的預(yù)測方程是：

Y=4.519 77-0.039 8X

(6)

令Y=0，則X=113.562 1，即人的心音關(guān)聯(lián)維數(shù)約在113歲的時候趨向于0，每年心音關(guān)聯(lián)維數(shù)平均降低0.039 8%，心音的混沌特性完全消失，這也證明通常描述人類的最長壽命大約是125歲[13]是有一定理論基礎(chǔ)的。

中青年人群心音的非線性混沌特征呈現(xiàn)較高的數(shù)值,說明該年齡層次，心音信號中S1、S2幅值較強，影響心血管變化狀況的因子較多,調(diào)節(jié)過程比較復(fù)雜，心臟系統(tǒng)表現(xiàn)出更強的混沌狀態(tài)，從而令心臟非線性動力學(xué)系統(tǒng)復(fù)雜化。而老年人心血管系統(tǒng)心臟調(diào)節(jié)能力降低，導(dǎo)致心音信號中S1和S2強度減弱，同時受異常病理性心臟雜音影響，導(dǎo)致心血管系統(tǒng)的混沌特征減弱，趨向有序運動，故衰老是心音混沌特性漸變?yōu)榱愕倪^程。

3 結(jié) 論

心音是一種不用直接接觸人體皮膚就可以采集的人體生理信號，并且使用我們設(shè)計的肩帶式心音傳感器能夠穿戴方便快速采集靜息、運動中、運動后三種狀態(tài)下的心音信號。通過研究運動與年齡對心音混沌特性的影響，我們獲得一些有益的結(jié)論：

(1)由靜息進入運動狀態(tài)后的心音信號關(guān)聯(lián)維數(shù)值變小12.3%～53.8%，運動恢復(fù)狀態(tài)后心音信號關(guān)聯(lián)維數(shù)值上升比例為7.8%～48.5%，這說明測試對象的心臟自動調(diào)節(jié)能力因人而異, 愛好運動的人在靜息時的心音關(guān)聯(lián)維數(shù)較大，運動中、運動恢復(fù)后的心音關(guān)聯(lián)維數(shù)變化范圍較小。所以，運動過程會使心音混沌特性增強，堅持運動會使心音混沌特征參數(shù)趨于穩(wěn)定，運動帶來健康。

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[15] http://wenwen.sogou.com/z/q270913157.htm.

Influences of exercise and age on heart sound chaotic characteristics

CHENG Xiefeng1,2, YAN Zhi1, MA Yong3, ZHANG Xuejun1,2, HUANG Liya1,2

(1. College of Electronic Science and Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210003, China;2. National and Local Joint Engineering Laboratory of RF Integration and Technology Micro-Assembly Technology, Nanjing 210003, China;3. School of Computer Science, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China)

Here, the chaotic characteristics of heart sound influenced by exercise and age were discussed. Heart sound was a kind of non-stationary and nonlinear signals with typical chaotic characteristics. A homemade shoulder belt heart sound-sampling device was used to collect heart sound signals under different movement states and different ages, then they were reconstructed in phase space, the chaotic attractor’s of heart sound signals were given under the states of resting, in exercise and after exercise. The effects of exercise and age on chaotic characteristics of heart sound signals were discussed and analyzing the laws of heart sound correlation dimension was focused on. The test results showed that ① the correlation dimensions of heart sound before exercise, in exercise and after exercise have obvious differences, long-term exercise makes the chaotic characteristic parameter of heart sound approach into a stable level; ② with increase in age, due to the effects of human cardiovascular system growing older and pathological murmurs, the correlation dimension of heart sound decreases; growing older is a process of chaotic characteristics of heart sound gradually becoming zero.

heart sound; chaos; correlation dimension; exercise; age

國家自然科學(xué)基金(61271334;61373065)

2015-07-28 修改稿收到日期：2016-01-02

成謝鋒 男，教授,博士生導(dǎo)師，1956年4月生

U467.1；TN911.7

A

10.13465/j.cnki.jvs.2017.01.026