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基于物联网物理捕获阶段攻击检测方法研究
1
作者 高林 李捍东 郑华俊 《智能计算机与应用》 2024年第4期151-156,共6页
文章以优化物联网节点攻击检测的捕获率为研究目的,以多端柔性配电网管理物联网平台中的网络节点为研究对象,针对无线传感器网络节点捕获攻击的检测问题,分析了传感器节点被捕获时的特点,建立了传感器节点分级的网络拓扑模型。在此基础... 文章以优化物联网节点攻击检测的捕获率为研究目的,以多端柔性配电网管理物联网平台中的网络节点为研究对象,针对无线传感器网络节点捕获攻击的检测问题,分析了传感器节点被捕获时的特点,建立了传感器节点分级的网络拓扑模型。在此基础上,提出了改进的物理捕获阶段攻击检测方法,除了考虑缺席时间阈值外,还引入了心跳差阈值和异常事件数量阈值等多个阈值来增强检测能力。通过OMNET++仿真平台搭建传感器网络拓扑结构并进行了仿真实验,结果表明所提出的方法在检测率等方面具有一定的优越性。 展开更多
关键词 心跳序列 缺席时间阈值 网络拓扑 OMNET++仿真
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用联合熵分析短时心率变异信号的非线性动力学复杂性 被引量：6
2
作者 李锦 宁新宝 马千里 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期285-289,共5页
用联合熵方法来分析短时心率变异性信号,该方法可以有效地从短时心跳间期信号中提取出动力学信息,从而反映心率变异性的强弱,为临床应用提供了方便。我们首先介绍联合熵基本理论,用低维的混沌序列进行了检验,证明该方法有效。然后将其... 用联合熵方法来分析短时心率变异性信号,该方法可以有效地从短时心跳间期信号中提取出动力学信息,从而反映心率变异性的强弱,为临床应用提供了方便。我们首先介绍联合熵基本理论,用低维的混沌序列进行了检验,证明该方法有效。然后将其应用于人体短时的心跳间期时间序列,该方法可以揭示复杂生理信号所具有的动力学特征以及衰老和疾病所伴随的非线性动力学复杂性的丢失和降低的个体自适应能力。最后,用联合熵方法来考察短时心率变异性信号的非随机性程度,该方法可以有效的揭示心室对心室纤维性颤动响应的非随机模式。 展开更多
关键词 心率变异性 非线性动力学复杂性 联合熵 心跳间期时间序列
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心跳间隔增量序列的多尺度分析及临床应用 被引量：6
3
作者 黄晓林 宁新宝 王新龙 《科学通报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第17期2489-2494,共6页
通过对心跳间隔序列、心跳间隔增量序列的多尺度熵和多尺度标准差分析,发现心跳间隔序列的多尺度熵主要反映年龄对心脏活动水平的影响,不足以作为区分充盈性心衰的诊断依据.然而,心跳间隔增量序列的多尺度熵分析却显示充盈性心衰和房颤... 通过对心跳间隔序列、心跳间隔增量序列的多尺度熵和多尺度标准差分析,发现心跳间隔序列的多尺度熵主要反映年龄对心脏活动水平的影响,不足以作为区分充盈性心衰的诊断依据.然而,心跳间隔增量序列的多尺度熵分析却显示充盈性心衰和房颤患者心率变异性的复杂性较健康人有显著降低,揭示两种疾病的心率变异性有着共同的潜在动力学性质.提出了以心跳间隔增量序列在尺度4下的样本熵作为充盈性心衰和房颤的诊断依据并给出了参考值.通过分析不同心功能分级对结果的影响,发现即使是轻度心衰也能显著区别于健康人,意味着该参数可以用于心衰的早期诊断. 展开更多
关键词 心率变异性 心跳间隔增量序列 多尺度熵 样本熵 标准差 充盈性心衰 房颤
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心率变异性基本尺度熵的多尺度化研究 被引量：14
4
作者 黄晓林 崔胜忠 +1 位作者 宁新宝 卞春华 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第12期8160-8165,共6页
将基本尺度熵的方法在时间上做多尺度化的扩展,并将其应用到心跳间隔序列的分析研究中.研究发现,健康人的心率变异性是小时间尺度下的模式特定性与大时间尺度下的模式丰富性相结合的,而充盈性心衰患者则正好相反.这说明充盈性心衰患者... 将基本尺度熵的方法在时间上做多尺度化的扩展,并将其应用到心跳间隔序列的分析研究中.研究发现,健康人的心率变异性是小时间尺度下的模式特定性与大时间尺度下的模式丰富性相结合的,而充盈性心衰患者则正好相反.这说明充盈性心衰患者在小时间尺度下心脏动力系统的控制不力,导致随机性增加,而在大时间尺度下对外界环境变化反应又不够丰富,从而导致生命更容易受威胁.据此提出了以小时间尺度下的基本尺度熵值相对于大时间尺度下平台区基本尺度熵值的变异参数δ作为区分健康人和充盈性心衰患者的诊断依据.通过对72例健康人和44例充盈性心衰患者的计算,发现两组样本差异显著,证明了参数δ的有效性. 展开更多
关键词 多尺度化的基本尺度熵 心跳间隔序列 心率变异性 充盈性心衰
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短时心率变异信号非线性程度的研究 被引量：9
5
作者 卞春华 宁新宝 《科学通报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期130-134,共5页
用非线性自回归(nonlinear autoregressive,NAR)模型对一组健康人的短时心跳间期信号进行建模,用模型最佳阶数来评价心率变异信号(heart rate variability,HRV)的非线性程度.认为该方法可以有效地从短时心跳信号中提取出非线性信息,从... 用非线性自回归(nonlinear autoregressive,NAR)模型对一组健康人的短时心跳间期信号进行建模,用模型最佳阶数来评价心率变异信号(heart rate variability,HRV)的非线性程度.认为该方法可以有效地从短时心跳信号中提取出非线性信息,从而反映心率变异性的强弱,给临床应用提供了方便.并与传统评价短时心率变异性强弱的时域方法进行了比较,认为NAR模型的方法更能反映信号的整体复杂性并且不受信号非平稳性以及噪声的影响. 展开更多
关键词 心率变异 NAR模型 非线性程度 心跳间期时间序列 非线性自回归
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