心率变异性及其相关算法的实现
心率变异性分析技术的创新及应用前景
心率变异性分析技术的创新及应用前景心率变异性（Heart Rate Variability，HRV）是指人体心脏自主神经系统对心率进行自我调节的能力。
它是通过测量心跳间隔的时间差异，反映出心脏搏动的规律性和稳定性。
近年来，随着技术的进步和研究的深入，心率变异性分析技术在医疗健康领域得到了广泛的关注和应用。
本文将探讨心率变异性分析技术的创新以及应用前景。
一、心率变异性分析技术的创新1.算法创新心率变异性分析技术的创新主要体现在算法方面。
传统的算法主要采用时域和频域两种方法进行分析，但这些方法对短程和长程的心率变异性波动无法很好地捕捉和分析。
近年来，随着深度学习和人工智能的兴起，新的算法逐渐被引入到心率变异性分析中。
例如，基于深度学习的算法可以通过训练神经网络来识别和预测心率变异性的模式，从而提高分析的准确性和精度。
2.设备创新心率变异性分析技术还有设备方面的创新。
传统的心率变异性分析仪器通常较大、价格高昂，限制了其在临床和家庭健康监测中的应用。
随着微电子技术和无线通信技术的发展，新一代心率变异性分析仪器越来越小型化、便携化。
例如，可穿戴式设备可以实时监测心率变异性，并将数据传输到手机或云端进行分析和存储，方便用户进行健康管理和风险评估。
二、心率变异性分析技术的应用前景1.心脏疾病诊断心率变异性分析技术在心脏疾病的诊断中具有重要的应用前景。
通过分析心率变异性，可以评估心脏自主神经系统的功能状态，判断自主神经功能的紊乱程度。
许多心脏疾病，如冠心病、心房颤动等，都会导致心率变异性的降低。
因此，心率变异性分析技术可以作为辅助诊断工具，帮助医生提前发现并进行早期干预，提高心脏疾病的预后。
2.心理健康评估心率变异性分析技术还可以用于心理健康评估。
心理健康问题，如焦虑、抑郁等，通常会导致心率变异性的改变。
通过测量心率变异性，可以客观地评估个体的心理健康水平，帮助早期发现和干预心理问题。
此外，心率变异性分析还可以用于评估工作压力、疲劳程度等，对个人在工作和学习中的状态进行监测和调节。
HRV心率变异性的检测与分析
HRV心率变异性的检测与分析近年来，HRV（心率变异性）成为了医学和健康管理领域的热点话题。
HRV 是指心跳的间隔时间不规则的程度，是反映人体自主神经系统活动和心脏健康状况的一项重要指标。
HRV检测和分析已成为健康管理和疾病预防的有效手段，被广泛运用于运动训练、心理疾患、代谢性疾病以及其他健康问题的处理等方面。
一、HRV的检测方法HRV的检测方法主要有两种：逐心拍法和时间域和频域分析法。
逐心拍法是指在一定时间内进行持续记录，将每个心跳的间隔时间记录下来，并进行后续处理。
逐心拍法的优点是准确度高，能够获取更加详细的HRV信息。
但缺点是需要专业设备和技术，操作复杂，检测过程较为繁琐。
时间域和频域分析法是指通过对心电图等信号进行FFT等算法处理，将信号分解为不同的频率区间，获得不同频率下的心跳间隔变异。
时间域分析法主要考虑每个心跳的间隔时间变异程度和数量，以及连续两个心跳间的差异程度。
频域分析法主要考虑每个心跳间隔变异信号能量在不同频率段内的分配情况，以及低频和高频成分的比值。
二、HRV的分析意义HRV的变异性是反映自主神经调节的有效指标，可以说明人体的整体健康状态。
根据HRV的分析结果，可以反映自主神经系统的状况和功能失调的情况，包括交感神经和副交感神经的平衡程度、应对压力的能力、血糖水平和代谢状况等多个方面。
HRV的分析结果还可以提供有关身体的心理和情绪状况、工作状态、健康状况、睡眠质量等诸多信息。
通过HRV数据的分析，可以判断个体的健康状况，可辅助医生或健康管理师制定健康方案。
三、HRV在运动训练中的应用HRV在运动训练中的应用已经得到了广泛的应用。
HRV检测结果可以帮助教练调整运动训练计划，制定出最合适的训练强度和周期，有利于提高运动效果和减少运动损伤。
此外，HRV还可以为运动员提供合理的恢复时间和方式，有利于更好地保护健康。
四、HRV在心理疾患中的应用心理疾患的主要症状之一就是自主神经系统的紊乱。
智能医疗监护系统中心率变异性分析算法研究
智能医疗监护系统中心率变异性分析算法研究随着人工智能和物联网技术的不断发展，智能医疗监护系统在医疗领域中扮演着越来越关键的角色。
其中，中心率变异性分析算法作为智能医疗监护系统的重要组成部分，对心脏健康状况的评估和疾病预测具有重要意义。
本文将对智能医疗监护系统中心率变异性分析算法的研究进行探讨，以期提高对心脏健康状况的监测和预测能力。
中心率变异性（Heart Rate Variability，HRV）是指心脏跳动的间隔时间变化情况，通常用心电图作为数据来源。
HRV反映了自主神经系统对心脏活动的调节情况，包括交感神经和副交感神经对心率的控制程度。
通过对HRV的分析，可以了解心脏健康状况、心脏疾病的风险程度以及身体疲劳水平等。
因此，在智能医疗监护系统中，设计一种准确、可靠的中心率变异性分析算法对于提供个性化的心脏健康监测和预防措施至关重要。
首先，中心率变异性分析算法需要能够准确计算出HRV的各项指标。
常用的HRV指标包括时域分析指标和频域分析指标。
时域分析指标包括平均心率、标准差、RMSSD（相邻两个R-R间期的平方差的均方根值）等，可以直观地反映心脏自主神经系统的活动情况。
频域分析指标包括低频（LF）、高频（HF）和总功率等，通过将心率信号转换到频域，可以更全面地反映心脏的调节状况。
因此，中心率变异性分析算法需要能够准确计算出这些指标，并对其进行有效的解释和应用。
其次，中心率变异性分析算法应能够识别出异常的HRV模式和特征。
由于个体之间心脏活动的差异，健康人的HRV具有一定的变异性。
因此，中心率变异性分析算法需要能够识别出健康人的正常HRV模式，并将之作为对比标准。
当HRV出现异常时，算法需要能够及时识别出这种变化，并提供相应的预警。
通过建立智能医疗监护系统，可以实时监测个体的HRV，并及时向医生或个人提供预警信息，从而帮助减少相关疾病的风险。
另外，中心率变异性分析算法还需要能够与其他生理参数进行关联分析。
心脏病学基本概念系列文库：心率变异性
心脏病学基本概念系列文库——
心率变异性
医疗卫生是人类文明之一，
心脏病学，在人类医学有重要地位。
本文提供对心脏病学基本概念
“心率变异性”
的解读，以供大家了解。
心率变异性
指观测一定时间内连续R－R间期变化的变异数，是用作评价心脏植物神经活动的指标。
常用分析方法有：①简易法：分别应用公式“差值=最长R－R值－最短R－R值”和“比值=最短R－R值／最长R－R值”来求所观测时间内最大的R－R间期差值和最小的R－R间期比值。
适用于瞬间刺激诱发的心率变化和胎儿心率变异性的评价；②心率功率谱(heart rate power spectrum)分析：是应用快速傅里叶变换数学方法，借助于计算机对心率变异性的速度与幅度作频域分析，被分析的连续R－R间期为256个或512个；③统计方法：是应用一种标准的统计方法评价总心率变异性，对短期及长期的心率变异性能够达到各自的定量分析；④R－R间期分布的评价：通过对R－R间期分布的分析来反映心率变异性，不受分析数据的低噪声水平和伪迹的影响。
各种因素致心脏植物神经平衡失调时，心率变异数将发生变化。
交感神经张力增高时，其值降低；反之，迷走神经张力增高时，其值增大。
现今认为心率变异性在临床心脏病学及非心脏病医学中均有重要的应用价值。
正常人心率变异性变化较大，冠心病、充血性心力衰竭、糖尿病、血管迷走性晕厥、心脏移植病人等，其变异值明显减小。
据报道：心率变异性对急性心肌梗塞的心律失常、存活率、心源性猝死、充血性心力衰竭的程度和预后、心脏移植后神经调节功能的判定均有重要意义。
研究心率变异性还可指导某些心血管疾病的临床合理用药。
心率变异性的计算方法：介绍计算心率变异性的常用方法和公式
心率变异性的计算方法：介绍计算心率变异性的常用方法和公式引言你是否听说过心率变异性（HRV）？当我们安静地坐着或睡觉时，我们的心率并不是一成不变的，而是会有一定的变化。
这种变化被称为心率变异性，它反映了我们自主神经系统对于心脏节律控制的调节能力。
心率变异性的研究和应用已经涉及到许多领域，包括心理学、医学、运动生理学等等。
通过对心率变异性的计算和分析，我们可以深入了解人体的生理状态，从而做出更加全面的评估和预测。
在本文中，我们将介绍计算心率变异性的常用方法和公式，帮助读者更好地理解和应用心率变异性的相关知识。
什么是心率变异性？在深入了解心率变异性的计算方法之前，我们首先需要了解什么是心率变异性。
心率变异性指的是心跳间期（RR间期）的变化情况。
心跳间期是相邻两次心跳之间的时间间隔，也就是心率（每分钟心跳次数）的倒数。
在正常情况下，我们的心率并不是一成不变的，而是受到自主神经系统的调节而有一定的变化。
这种变化包括了短期变异性（即心跳间期在数秒至数十秒的变化）和长期变异性（即心跳间期在数分钟至数小时的变化）。
心率变异性的变化情况反映了我们自主神经系统对于心脏的控制能力，它受到许多因素的影响，例如情绪状态、运动强度、疲劳程度等等。
通过对心率变异性的计算和分析，我们可以了解到人体的生理状态和心脏健康状况。
心率变异性的计算方法接下来，让我们一起来了解一些常用的心率变异性计算方法。
1. 标准差法（SDNN）标准差法是最直接和简单的计算心率变异性的方法之一。
它计算了心跳间期序列的标准差，即心跳间期的均方差。
标准差法适用于较短的时间窗口（比如5分钟），可以更直观地反映出心跳间期的变化情况。
标准差越大，说明心跳间期的变化范围越大，心率变异性越高。
2. 根均方差法（RMSSD）根均方差法是用来计算短期心率变异性的常用方法。
它计算了心跳间期序列的平方均值的平方根。
根均方差法适用于较短时间内心率变异性的分析，可以很好地表达心跳间期的振幅变化。
(完整版)心率变异性及其相关算法
目录1. 概念介绍----------------------------------------------------------------------------- 32. 疾病诊查与研究意义------------------------------------------------------------ 43. 基本原理与具体算法------------------------------------------------------------ 53.1 QRS波群提取的微分阈值法--------------------------------------------- 53.2 时域参数的计算方法----------------------------------------------------- 103.3 频域参数的计算方法----------------------------------------------------- 114. 计算结果与结果分析----------------------------------------------------------- 124.1 时域参数结果分析-------------------------------------------------------- 124.2 频域参数结果分析-------------------------------------------------------- 135. 算法总结-------------------------------------------------------------------------- 156. 附加功能-------------------------------------------------------------------------- 167. 参考文献-------------------------------------------------------------------------- 16【概念介绍】心率变异性（heart rate variability, HRV）是指连续心跳间R-R间期的微小涨落。
心率变异性算法C#
心率变异性（HRV）是指心率在不同时间段内发生的变化。
要计算HRV，需要从心率跳动曲线中获取心率间隔数据，并对这些数据进行统计分析。
以下是一种用C#计算HRV的方法：1.首先，从心率跳动曲线中获取心率间隔数据。
这些数据通常以毫秒为单位表示，并以时间顺序排列。
2.计算相邻两个心率间隔数据的差值，得到一个差值序列。
3.对差值序列进行统计分析，包括计算均值、标准差、方差、总体功率等指标。
4.使用时域方法（如SDNN、RMSSD）和频域方法（如LF、HF）来计算HRV指标。
下面是一个用C#计算HRV的示例代码：using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;// 定义一个HRVCalculator 类用于计算心率变异度量public class HRVCalculator{// 计算SDNNpublic double CalculateSDNN(List<double> rrIntervals){// 计算平均RR 间隔double meanRR = rrIntervals.Average();// 计算SDNNdouble sdnn = Math.Sqrt(rrIntervals.Average(x => Math.Pow(x - meanRR, 2)));return sdnn;}// 计算RMSSDpublic double CalculateRMSSD(List<double> rrIntervals){// 计算相邻RR 间隔的差异List<double> differences = new List<double>();for (int i = 1; i < rrIntervals.Count; i++){differences.Add(rrIntervals[i] - rrIntervals[i - 1]);}// 计算RMSSDdouble rmssd = Math.Sqrt(differences.Average(x => Math.Pow(x, 2)));return rmssd;}// 计算LFpublic double CalculateLF(List<double> rrIntervals){// 将RR 间隔转换为时间序列List<double> timeSeries = rrIntervals.Select(x => x / 1000.0).ToList();// 计算功率谱密度double[] psd = new double[timeSeries.Count];Accord.Math.Transform.Fourier.PowerSpectrum(timeSeries.ToArray(), psd);// 计算LF 能量double lfEnergy = psd.Where((value, index) => index >= 0 && index < psd.Length / 2 && index * 60.0 / timeSeries.Count >= 0.04 && index * 60.0 / timeSeries.Count <= 0.15).Sum();return lfEnergy;}// 计算HFpublic double CalculateHF(List<double> rrIntervals){// 将RR 间隔转换为时间序列List<double> timeSeries = rrIntervals.Select(x => x / 1000.0).ToList();// 计算功率谱密度double[] psd = new double[timeSeries.Count];Accord.Math.Transform.Fourier.PowerSpectrum(timeSeries.ToArray(), psd);// 计算HF 能量double hfEnergy = psd.Where((value, index) => index >= 0 && index < psd.Length / 2 && index * 60.0 / timeSeries.Count >= 0.15 && index * 60.0 / timeSeries.Count <= 0.4).Sum();return hfEnergy;}}// 程序入口public class Program{public static void Main(){// 构造一个RR 间隔列表List<double> rrIntervals = new List<double>() { 800, 850, 750, 900, 1000, 950, 1100, 1050 }; // 实例化一个HRVCalculator 对象HRVCalculator hrvCalculator = new HRVCalculator();// 计算SDNNdouble sdnn = hrvCalculator.CalculateSDNN(rrIntervals);// 计算RMSSDdouble rmssd = hrvCalculator.CalculateRMSSD(rrIntervals);// 计算LFdouble lf = hrvCalculator.CalculateLF(rrIntervals);// 计算HFdouble hf = hrvCalculator.CalculateHF(rrIntervals);// 打印结果Console.WriteLine($"SDNN: {sdnn}");Console.WriteLine($"RMSSD: {rmssd}");Console.WriteLine($"LF: {lf}");Console.WriteLine($"HF: {hf}");}}。
心率变异性的研究方法及其对于短时睡眠数据的应用
罢
，
心雌 脚
血 压波 动不稳 定 ， 心率 不规则 具
血 流 量 比 Ｎ Ｅ 睡 眠 时 多 ３ ％ ～５ ％ ， 细 ＲＭ ０ ０ 脑
Ｒ Ｍ 睡眠 胞代谢 旺 盛 Ｅ
些病理状 态而作 出的反应 。如 何从心率 波动这个
简单 的现象 中， 从各种参数 中提取 、 分析 出其 中有 序的规律 ， 以说明人体的生理或病理变化是 Ｈ Ｖ 用 Ｒ
维普资讯
第 ７卷 第 ６期
２０ ０ ７年 ３月
科
学
技
术
与
工
程
⑥
Ｖｏ ． Ｎｏ． １７ ６
Ｍａ ．２０ ｒ ０７
１７ —８ ９ ２０ ） — １ １０ ６ １ １１ （０ ７ ６ １６ —４
Ｓ ｉｎ ｅ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ａ ｄ Ｅ ｇ ｎ ｅｉ ｇ ｃｅ ｃ ｃ ｎ ｌｇ ｎ ｎ ｉ ｅ ｒ ｎ
分 析 的实 质所 在 。
有大 的变 化
为 了从 Ｈ Ｖ角度 分 析 睡 眠过 程 中 的不 同的 生 Ｒ
理变化和 自主神经 的调节变化情况 ， 本实验设计分
别 提取 各 实 验 对 象 的 Ｎ Ｅ ４期 睡 眠 和 Ｒ Ｍ 期 睡 Ｒ Ｍ Ｅ
目 Ｈ Ｖ的分析方法主要有基 于线性分析 的 前 Ｒ
时域 分析 、 频域 分 析 和非线 性分 析 三类 。
眠的 Ｈ Ｖ数据为分析对象 ， Ｒ 计算 Ｈ Ｖ的各参数 ， Ｒ 对
比这两个 睡眠期 的变 化 。
长期 以来 ， 睡眠一直被人们 认为是 平静 、 单一
通 常 的心 率 变 异 性 分 析 ， 其 是 时域 的 分 尤 析， 需要大 量 的数 据 ， 给数 据 的采 集 和 分析 以 这 及生理情况 的控制等 方 面带来 了很 大的不便 ， 不
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1.0340e+003
94.7038
133.6006
7
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911.4063
❖ [3] 王步青，王卫东. 心率变异性分析方法的研究进展. 北京 生物医学工程，2007,26(5): 551-554.
❖ [4] 牛德金，赵瑞红，黄佳. 检查心率变异性的意义. 家庭医 生.
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频域参数结果分析
时域参数的计算方法
❖ 均值标准差（SDANN）反映HRV中的慢变化成分，其 计算公式为
❖ 差值均方的平方根（r-MSSD）反映HRV中的快变化成 分，其计算公式为
时域参数
18~29岁 30~49岁 50~69岁
SDNN SDANN r-MSSD
169.92±41.01 151.07±41.31 72.39±47.10 148.31±32.80 130.23±33.75 48.40±20.90 121.19±29.27 108.87±28.46 40.40±18.29
❖ 由于样本容量和心率采集分辨率的限制，导致数据的功率 谱在0.0033Hz~0.4Hz频段中没有采样点，所以我们 无法计算频域参数VLF、LF、HF和TP。对于频域参数 来说，本报告中数据长度只有1min也是远远不够的，一 般计算频域参数的数据长度都必须是24h以上。
0.16 0.14 0.12
0.1 0.08 0.06 0.04 0.02
❖ 通过评价交感神经张力亢进情况，用于诊断年轻患者的血管 迷走性晕厥。
❖ 监测心肌病患者病情。无心力衰竭的扩张型心肌病患者，植 物神经功能普遍受损。通过心率功率谱分析，可以了解心肌 病患者的病情。
疾病诊查与研究意义
❖ 监测心脏移植术后的排斥反应。心脏移植术后，患者心脏心 率变异性显著降低甚至消失，一旦发生排斥反应，心率变异 性则明显增高，因此，心脏移植术后应定期检查心率变异性 ，以了解和预防心脏排斥反应的发生，及时采取相应措施。
动过缓3种情况； ❖ 对心脏的早搏情况进行判断，输出有无早搏、室性早搏、房性
早搏3种情况，并且能给出1分钟内的早搏次数。
参考文献
❖ [1] 腾轶超老师课件，第3章 设计案例_心电监护仪器， 2012.
❖ [2] 刘晓芳，叶志前. 心率变异性的分析方法和应用. 国外医 学生物医学工程分册，2001,24(1): 42-48.
数，所以如果数据的样本容量太小，则样本对总体缺乏足 够的代表性，从而难以保证SDNN推算结果的精确度和 可靠性。对于时域参数来说，本报告中数据长度只有 1min是远远不够的，一般计算SDNN的数据长度都必须 是24h以上。
0.9
频域参数结果分析
0.8 0.9
0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1
基本原理 具体算法
QRS波群提取的微分阈值法
❖ 低通滤波 ❖ 高通滤波 ❖ 微分 ❖ 平方 ❖ 加窗平均 ❖ 阈值设定以及判断
低通滤波
❖ 低通滤波旨低干在通扰滤，去波但除虽 它高然带滤来频除了（了极肌高大频的电、高频电刀等）干扰，其传 递函数为 基漂，所以仅仅进行低通
滤波是不够的，还必须利 用高通滤波来消除这些基 漂
由迷走神经介导，代表呼吸变异
TP信号总功率（VLF、LF和HF的总和）
信号总的变异性
计算结果 结果分析
时域参数结果分析
组号 ❖ 本报告采心率用（了次1/m0in段）EMCEGAN数(m据s)，每段SD1Nm N(mins)，采样r-率MSSD(ms) 200Hz，幅度单位mV
1
74
812.3288
疾病诊查 研究意义
疾病诊查与研究意义
❖ 检测冠心病病人猝死的发生。凡副交感神经张力降低的冠 心病人，其心室颤动的阈值低，容易发生心脏性猝死，而 且心肌梗塞后的死亡率也增高。
❖ 了解副交感神经的受损情况。充血性心力衰竭患者植物神 经机能普遍受损害而降低，但副交感神经受损更显著，可 运用频域分析法进行监测。
理论成熟、算法简单、 各项指标意义明确， 因此较广泛的应用于 临床和医学实验中
频域分析
时域分析
❖ 时域分析是通过计算一系列有关R-R间期的数理统计指标 来评价心率变异性的临床价值。常用的统计参数指标有均 值（MEAN）、总体标准差（SDNN）、均值标准差（ SDANN）和差值均方的平方根（r-MSSD）等。
268.0230
497.3370
8
86
691.2941
211.7645
387.6543
9
93
641.4130
41.6659
60.3174
10
103
579.9510
98.6092
172.1738
时域参数结果分析
❖ 不正常组的数据提供者自身的心率变异性存在问题； ❖ 由于SDNN是一个受个体差异、时空差异干扰很大的参
❖ 平方旨在将幅值为负的信号变为幅值为正的信号，32 点 加窗平均旨在对平方后的信号进行平滑处理，其传递函数 为
❖ 对应的差分方程为
阈值设定பைடு நூலகம்判断
❖ 阈值设定采用自适应迭代法 ❖ 利用MATLAB的findpeaks函数对信号中的峰值进行检测
，得到一组数据，设为PEAK(i) ❖ 当前检测到的峰值PEAK(i)为信号峰值时，更新SPK(i)：
❖ 基于时域的分析方法，计算简单意义直观，易于为临床医 生所接受，但是它的灵敏度、特异性低，不能进一步区分 心脏交感、迷走神经的张力及其均衡性的变化，因此在实 际中还要结合频域的分析方法。
频域分析
❖ 频域分析是将连续正常的R-R间期进行基于FFT的经典谱 估计或基于自回归AR模型的现代谱估计获得的功率谱密度 ，可以作为定量的指标来描述HRV信号的能量分布情况， 它将各种生理因素作适当分离后进行分析，因而有较大的 临床应用价值。常用的谱参数有VLF极低频段（ 0.0033~0.04Hz）的功率、LF低频段（ 0.04~0.15Hz）的功率、HF高频段（0.15~0.4Hz） 的功率、TP信号总功率（VLF、LF和HF的总和）。
❖ 当前检测到的峰值PEAK(i)为噪声峰值时，更新NPK(i)：
初值设定： SPK(0)为前8个连续的1s 内各自最大值的平均； NPK(0)为0
❖ 更新当前的阈值
阈值设定及判断
时域参数的计算方法
❖ 均值（MEAN）旨在反映R-R间期的平均水平，其计算 公式为
❖ 总体标准差（SDNN）可以用来评估24h长程HRV的总 体变化，其计算公式为
频域参数的计算方法
❖ 本报告是基于FFT的经典谱估计的方法计算频域参数的 ❖ 各频域参数及其生理意义如下表所示：
频域参数
参数意义
VLF极低频段（0.0033~0.04Hz）的功率 LF低频段（0.04~0.15Hz）的功率 HF高频段（0.15~0.4Hz）的功率
机制不明。可能是与体温调节、肾素血管紧 张素系统及体液因子等因素有关的长期的调 节机制有关 解释仍然有争议，但是大多数学者认为它是 交感神经活动的标志
0 0
0.9 0.8
0.9
0.8
0.7
0.9
0.6 0.7 0.8
1.4
0.8
0.6 0.7
1
0.5
0.5
0.7 1.2 0.6
0.9
0.7
0.4
0.6 0.4 0.5
1 0.8 0.6
0.3
0.5
0.7
0.2
0.3
0.4 0.8
0.4
0.6
0.5
0.2 0.3
0.1 10
20
0.3
0.6 30
0.1 0.2
0 0
5
10
15
20
25
算法总结
算法总结
1
在计算心率变 异性之前，必 须对待处理的 心电信号进行 QRS波群的 提取。
2
3
计算心率变异 计算心率变异 性对数据长度 性对采样频率 有一定的要求。 也有一定的要
求。
微数采分据样阈长频值度率法过太是短低较，为时容有域易效参导的数致提的所取计需方算要法结频之果段一误（，差0.0该大03算、3法准Hz可确~0以度.4进低Hz行；）实频的 时域数检参据测数没，的有且计被准算采确结集度果到较灵，高敏影，度响心差最率。终误计分判算析发心结生率果的变。概异率性低的。数据长度往 往要在24h以上。
❖ 探讨高血压的始动机制。现已查明，原发性高血压患者的 交感神经张力增高，而副交感神经的张力降低，且与高血 压的严重程度呈明显的正相关。但是，老年高血压患者的 上述变化不甚明显。通过植物神经功能测定，可以了解高 血压的始动机制。
疾病诊查与研究意义
❖ 监测和评价糖尿病患者的植物神经机能状况。糖尿病患者的 植物神经和周围神经均受损害，且两者呈平行关系。通过心 率变异性检查，可以了解植物神经机能的受损害程度。
0
0
10 0 0.1
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0.5 0.4 40 50