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4、谈谈我对人体血压的看法
在观察各信号互相关函数之前, 我想谈谈我对人体血压的看法。我认为影响血压高低,主要有两个因素:一是血液总量相对于人体血管(及其它容血脏器)容积的多少。如果血液量大,那么血压就上升,反之则下降;二是人体血管(及其它容血脏器)的柔韧性(或称老化、硬化程度)。如果血管柔韧性好,那么收缩压会下降,舒张压会上升,反之收缩压会上升,舒张压会下降。
根据我这个观点,收缩压与舒张压都不能单独反映上面两个因素中的任何一个。如果将收缩压与舒张压作一下变换,就能够很好单独反映上面的两个因素。这个变换就是:取收缩压与舒张压的平均值(我简称其为“均压”(JY))、收缩压与舒张压的差值(我简称其为“差压”(CY))。均压的高低可单独反映血液量的多少,差压的大小也可单独反映血管硬化程度。
读者可能会注意到,在我上一篇博文中,我的高压、低压的自相关函数图图3-5、图3-7极为相似。这说明它们的变化步调很相似。它们一定有很高的互相关性。现在来看看我的均压自相关函数图:
JY267212_0=(GY267212_0+DY267212_0)/2;%均压
R_JY2672=xcorr(JY267212_0,'unbiased');
plot(R_JY2672)
运行,得:
图4-1 均压JY267212_0的自相关函数R_JY2672
图4-2 R_JY2672放大图
可以看出与高压自相关函数图3-5、低压自相关函数图3-7都极为相似。从生理学角度,这是很容易理解的。
再来看看我的差压自相关函数图:
CY267212_0=(GY267212_0-DY267212_0)/2;%差压.为了保持此变换亦具可逆性,故亦除以2.
R_CY2672=xcorr(CY267212_0,'unbiased');
plot(R_CY2672)
运行,得:
图4-3 差压CY267212_0的自相关函数R_CY2672
图4-4 R_CY2672放大图
这个与高压自相关函数图3-5、低压自相关函数图3-7就不那么相似了。下面看看高压、低压与均压、差压的互相关系数:
c=corrcoef([GY267212_0,DY267212_0,JY267212_0,CY267212_0])
运行,得:
c =
1.0000 0.8556 0.9736 0.6922
0.8556 1.0000 0.9512 0.2186
0.9736 0.9512 1.0000 0.5091
0.6922 0.2186 0.5091 1.0000
说明:GY267212_0,DY267212_0的互相关系数c_GD=0.8556;
GY267212_0,JY267212_0的互相关系数c_GJ=0.9736;
GY267212_0,CY267212_0的互相关系数c_GC=0.6922;
DY267212_0,JY267212_0的互相关系数c_DJ=0.9512;
DY267212_0,CY267212_0的互相关系数c_DC=0.2186;
JY267212_0,CY267212_0的互相关系数c_JC=0.5091;
高压、低压的互相关系数达0.8556,说明二者变化同步性强,老是单独分析高压、低压变量,有些浪费精力。同样的信息含量,均压、差压的互相关系数只有0.5091,因此在分析均压、差压时能够更容易地看到更多的东西(当然,如果将各列信号作正交变换,变换后的信号相关系数都等于0,但其生理学意义就没有了)。而且由于均压、差压的生理学意义比高压、低压的生理学意义更明确,所以本人以后在对血压数据进行分析时,可能更多地使用均压、差压的概念。
虽然高压、低压都同等地为均压、差压贡献了信息量,但高压、低压与均压的互相关系数都很高,而与差压的互相关系数都很低。这说明本人过去这些年来的血压变化,主要是基于均压变化而变化,而不是基于差压的变化而变化。如果我的关于均压、差压的生理学意义的论述是对的,那就说明我的血压问题在于血液量的多少而不在于血管的硬化。
血液量的多少,这个在西医名称中应该叫做“贫血”程度吧?“贫血”对应于中医名词,我觉得应该是“气血两虚”,而不是单纯的“血虚”。
那些造电子血压计的厂家,应该在他们的产品上设立一个均压、差压读取按钮,让使用者常常看一下:我今天贫血了吗?我今天血管硬化了吗?厂家如果因我这一条建议而赚了大钱,记得给我一点利润分成哦!
关键词:生命科学 人体节律 生物钟 时间医学 生理信号 信息化 系统医学 系统工程 开放巨系统 混沌理论 复杂性科学 时空还原论 时空整体观 现代信号处理 高阶统计 非平稳信号 循环平稳 非线性 系统辨识 状态估计 模式识别 人工智能 智能科学 控制工程 生物医学工程
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