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提出了一种基于累积和的趋势分段检测方法.并把该方法运用于心脏停搏病人的MEMS时间序列中的趋势变化检测.在该改进方法中, 通过引入一个自适应参数能够自适应地把较小的碎片段连接生成一个较大、平缓的分段.实验证明自适应时间序列分段趋势法能够用于小样本的预测, 有效地改善了基于残差的累计和法不能对小样本进行很好预测的缺点.该方法运用于心脏停搏病人的MEMS时间序列中的趋势变化的检测, 结果表明: 该方法在对心脏停搏病人的发病时刻的预测方面可能具有潜在的应用价值.