基于变异性多方法的心肺耦合特征分析及其在体位性心动过速综合征中的应用
该数据集包含体位性心动过速综合征患者和健康对照在静息与头高位倾斜状态下采集的心跳周期和呼吸信号，属于生理时间序列模态数据，通过功率谱分析、相干性、信息熵等多种方法评估心肺耦合特征，主要用于研究自主神经功能异常、POTS病理机制以及姿势变化对心血管与呼吸系统交互影响的方向。
基本信息
资源简介
该数据集是一个用于研究心肺耦合（CRC）的生理信号数据集，重点关注体位性心动过速综合征（POTS）患者与健康对照之间的差异。数据集包含受试者在仰卧位静息状态和头高位倾斜试验期间采集的心跳周期（HP）和呼吸（R）信号。数据通过十种不同的信号处理技术进行分析，包括功率谱分解、相干性分析、信息传递、条件熵、符号动力学等多种方法，以多角度评估心肺耦合的动态联系与变异性。该数据集主要用于心血管与自主神经功能研究，特别适用于探索POTS的病理机制、评估姿势挑战对心肺交互的影响，并为开发更全面的生理耦合评估方法提供支持。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Zenodo 公开直链）
源站：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.14831595
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数据说明
该数据集是一个用于研究心肺耦合（CRC）的生理信号数据集，重点关注体位性心动过速综合征（POTS）患者与健康对照之间的差异。数据集包含受试者在仰卧位静息状态和头高位倾斜试验期间采集的心跳周期（HP）和呼吸（R）信号。数据通过十种不同的信号处理技术进行分析，包括功率谱分解、相干性分析、信息传递、条件熵、符号动力学等多种方法，以多角度评估心肺耦合的动态联系与变异性。该数据集主要用于心血管与自主神经功能研究，特别适用于探索POTS的病理机制、评估姿势挑战对心肺交互的影响，并为开发更全面的生理耦合评估方法提供支持。
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