Journal of Systems Integration, 10(1), 41–53p. (2000)

Validity Test for a Set of Nonlinear Measures for Short Data Length with Reference to Short-Term Heart Rate Variability Signal

R. Seker, S. Saliu, A. Birand, G. Kudaiberdieva

In this paper we investigate the requirements for the size of data set to be analyzed by a set of nonlinear measures. Time series from some standard nonlinear systems possessing chaotic behavior, as well as sinusoidal and random signals are considered. For H?on, Kaplan-Yorke and logistic maps we found the measures of correlation dimension (CD), approximate entropy (AE), Lyapunov exponents (LE), and deterministic ratio (DR) to be reliable for data length as short as 500 samples. On short-term heart rate variability (HRV) signal, AE and DR measures were able to distinguish between various experimentally modified states of autonomic nervous system (ANS) controlling the heart rate (HR). Thus, titling and parasympathetic blockade make the system more deterministic and reduce its entropy whilst sympathetic blockade makes it less deterministic.

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