在医学领域，心肺系统的相互作用是一个复杂且重要的研究课题。心脏和肺部之间的紧密联系不仅影响着人体的基本生理功能，还与多种疾病的发生和发展密切相关。因此，开发一种能够准确量化心肺系统交互作用的方法对于理解这些生理过程以及疾病的诊断和治疗具有重要意义。

本文提出了一种新的分析方法，旨在更精确地量化心肺系统的交互作用。该方法基于先进的生物信号处理技术，通过整合来自心电图（ECG）和脉搏血氧饱和度（SpO2）等多种传感器的数据，构建了一个综合模型来描述心肺之间的动态关系。

首先，在数据采集阶段，我们采用了高精度的医疗设备来记录患者的心电信号和血氧水平变化。这些原始数据经过预处理后，去除了噪声并标准化了尺度，以便于后续分析。接着，利用时频分析技术，我们将时间域上的信号转换到频率域中，这样可以更好地观察不同时间段内频率成分的变化情况。

接下来是关键的建模环节。在此过程中，我们引入了非线性动力学理论来捕捉心肺系统之间复杂的相互作用机制。具体而言，通过对采集到的数据进行相空间重构，并应用互信息法确定最优嵌入维度和延迟参数，从而建立了描述两者关系的动力学方程组。此外，为了进一步提高模型的可靠性，还加入了基于统计学习理论的支持向量机算法来进行参数优化。

最后，在实验验证方面，我们选取了一批健康志愿者作为对照组，并对患有慢性阻塞性肺病(COPD)等常见心血管疾病的患者进行了测试。结果显示，所提出的方法能够在很大程度上反映真实世界中心肺系统间的实际互动状况，并且其预测精度显著高于传统方法。

总之，这项工作为深入探究心肺系统交互作用提供了一种全新的视角和技术手段。未来的研究将继续探索如何将此方法应用于更多类型的临床场景，并努力提升系统的稳定性和实用性，以期最终实现个性化医疗的目标。