肖冬萍[1]2004年在《心率变异信号临床分析技术的研究》文中研究说明心率变异(HRV)信号蕴涵了有关心血管系统神经及体液调节的大量信息，通过检测患者的心率数据，可得到许多有关自主神经系统状态的信息。HRV作为一种方便、无创、定量、实用的心脏自主神经功能检测和评价的手段，已成为理论和临床研究的热点之一。 本课题主要着眼于“心率变异数据临床分析技术的研究”，目的是研究一套适合临床心率变异分析的算法，对各类心率变异数据进行分析。课题来源于两个方面：一是与重庆医科大学附属第一医院合作的重庆市科委项目“心率变异各频段与自主神经内在关系的研究”；二是与成都迪康医用数字设备有限公司合作开发“自主神经分析仪”。 研究内容和结果主要有以下几个方面： 1) 心率变异信号预处理，包含对原始心电信号的滤波、特征点标定、剔除异位搏动、RR间期的均匀重采样等。 2) 研究、比较周期图法和AR模型法两种功率谱估计方法，选择适当的方法对所采集的心率变异数据进行频域分析。 3) 设计阿托品和倍他乐克的对比药物试验，探讨心率变异各频段与自主神经的内在关系，特别是ULF与交感神经的关系。结果显示HF反映迷走神经活性，ULF可以较好地反映纯交感神经的作用，VLF和LF反映迷走和交感的共同作用。 4) 统计和对比正常人、高血压患者、冠心病患者的各项心率变异指标，研究高血压、冠心病对自主神经功能的影响，提供正常值参考范围。结果显示高血压、冠心病等患者心率变异各时域指标降低，总功率减少，HF降低，VLF／HF比值增大。说明高血压、冠心病等心血管疾病会导致自主神经功能受损，迷走神经兴奋性降低，交感神经活性相对增强。 5) 探讨非线性动力学分析方法在心率变异中的应用。本文选择RR间期散点图(包括定性描述和定量计算)、相关维数和最大Lyapunov指数，对药物试验数据进行了分析。结果显示散点图能够非常直观地反映出心率变异性正常与否；而无论何种原因造成自主神经的平衡被破坏，心脏的复杂度降低，相关维数均会减小；其中当交感神经兴奋性起主导作用时，最大Lyapunov指数增大，反之减小。 6) 选择适合心率变异性研究的时频分析方法。本文选择了Cohen类双线性时频分布指数分布，并且在具体实现时采用滑动离散指数分布，能够有效地提取重庆大学硕士学位论文HRV信号的时、频特征，抑制交叉项的影响。关键词:心率变异，自主神经，功率谱估计，非线性动力学，时频分布
朱莉[2]2007年在《心电自动分析算法研究与实现》文中指出心电工作站是目前较先进的心电综合检查系统,它运用信号处理技术、现代传输技术、网络技术、数据库技术、显示技术等实现了数字化医疗,给医生提供了方便快捷且高效准确的诊断手段。但是,我国目前在心电工作站研制方面仍与国外有较大的差距。本文的目标是建立一套具有自主知识产权的心电工作站自动分析软件。基于VC++6.0平台下实现心电信号预处理,频谱心电图分析,心率变异性分析和高频心电图分析,并深入研究心电自动分析算法,用心电数据库检验软件和算法的效果。本文主要包括以下内容。本文利用IIR陷波器去除工频干扰,使用小波变换矫正基线漂移并去除高频干扰。同时,检测出了QRS波的特征点。实现了基于VC++6.0平台下的心率变异信号的时域频域分析软件的设计。提出使用Cao算法判定HRV信号是否是混沌信号的方法。同时,提出了用Cao算法确定嵌入维数时的稳定性准则,并用混沌吸引子证明了该准则是有效的。还提出了HRV的临床指标,用Fantasia数据库证明了该指标的可靠性和敏感性。再则,指出并实现了适合HRV相空间重构的方法。此外,还计算并分析了HRV信号的Lyapunov指数。完成了基于VC++6.0平台下的频谱心电图软件设计。提出了分段法计算频谱心电图函数的思路。提出了改进的预处理方法和改进的频谱心电图相干函数算法。并提出了频谱心电图的新的指标。最后,实现了基于VC++6.0的高频心电图软件设计。
王林泓[3]2002年在《动态心电信号分析系统的研究》文中研究说明动态心电图（Dynamic Electrocardiography,DCG）能够在患者自然生活状态下连续24小时或更长时间记录心电信号，借助计算机进行分析处理，发现各种心律失常事件及ST段异常改变，获取重要的诊断评价依据。动态心电图分析系统是心血管疾病诊断领域中的实用、高效、无创、安全、准确、可重复性强的重要检测手段，广泛地应用于临床诊断及其它医学研究。本论文吸收了当前流行的DCG分析方法，开发了具有创新性的DCG分析软件系统，提出了更好的算法和实现方案，弥补了现有DCG分析软件的不足之处，使得DCG分析技术达到了一个新的顶点。论文的主要研究工作：一、研究了原始心电信号的滤波方法，提出了滤除各种干扰的数字滤波器的设计方法，包括50Hz及其谐波、肌电干扰和基线漂移等。在对大量文献进行比较、研究的基础上，针对不同的临床应用目的，提出了各种滤波器的选用准则：在心律失常分析中选用整系数低通数字滤波器对原始心电信号进行滤波；在对心率变异信号进行分析时需先用低通滤波器滤波然后再采用全通减低通方法设计的高通滤波器或者一次性滤波器进行滤波。二、完成了临床心电信号模板的建立和分类。准确标定心电波形特征点，对非标准心电波形采用相应的处理方法。本论文对ST段的检测方法做了详尽的论述。由于现有的DCG系统对房颤检测不够完善，对房颤的检测方法做了有意义的探索和尝试。叁、对心率变异信号的分析方法做了详细的论述。由于心率变异信号是一种不等间隔采样信号，不能直接采用傅立叶变换的方法进行频谱分析，因此将心率变异信号等间隔化是必要的。本文采用了能较好地反映心率变异信号频谱特性的分析方法---样条插值法对HRV信号进行重采样。然后对HRV信号进行时域、频域和混沌分析。在论述过程中对经典谱分析中应注意的几个问题进行了说明。四、完成了对心率变异信号的外推。由于观测的心率变异信号总是有限长的，根据不确定原理，所能得到的频带必然是无限的。为了得到正确的谱估计，必须对有限长的信号外推得到无限长的信号。本文采用外推截断多项式的方法对HRV信号进行外推，避免了采用长球函数外推信号运算量大的缺点，可以提高运算速度。
李广飞[4]2017年在《电子胎心监护中胎心率特征提取分析及其应用探究》文中进行了进一步梳理电子胎心监护EMF是目前产科临床应用最广泛的胎儿宫内监护技术,是评估胎儿宫内安危情况的重要方法之一,对高危妊娠胎儿状况的判别以及胎儿宫内窘迫的预防具有十分重要的意义。目前电子胎心监护所用技术主要有超声多普勒法、心磁图法和经腹胎儿心电法fECG。经济、操作简单的优点使得超声多普勒法在临床上广泛应用,而多普勒技术的局限性使孕妇不可移动、且监护时间短(20-40min),因此会忽略许多重要的胎儿宫内潜在信息。借助fECG技术胎心监护仪,孕妇可自由移动且监护时间可达24小时,是国际先进前沿的胎心监护方法。由于产前宫缩发生频率较低,故分析胎儿心率信号是主要的了解胎儿状态的手段,有助于降低孕产妇死亡率、围生儿死亡率及病残儿出生率。超声多普勒胎心监护仪和基于fECG技术的胎心监护仪获得的胎心率参数主要是简单的时域参数,本研究提取胎儿心率形态学、时域和非线性参数来分析不同类型胎儿的组间差异和胎心率特征参数随监护时间、监护孕周的变化趋势,选取最优参数,最后利用机器学习方法,建立分类模型对胎儿类型进行分类。本研究使用基于fECG技术的母胎Holter监护仪采集母亲心率、胎儿心率和宫缩信号,分离出胎儿心率并设计算法提取胎心率基线、加速、变异、醒睡周期和非线性参数等胎心率特征参数。利用统计学方法,分析连续长时监护下胎儿心率各项特征参数的均值及范围,结果显示基线在夜间10点到凌晨4点具有下降趋势并且在凌晨2点左右最低;正常组胎心率加速面积与加速时间明显高于可疑组胎儿然而两组加速次数并无显着差异;正常组微小变异比例低于可疑组而中等变异比例高于可疑组;正常组胎儿安静睡眠时间长度占比也明显小于可疑组胎儿。本研究所提取胎心率特征参数共36个,其中组间具有显着性差异的有22个,利用这22个特征参数分别使用回归分析与机器学习的方法对正常组胎儿与可疑组胎儿进行分类,其中回归分析所得回归方程预测胎儿分组类型准确率为80.95%。选取84例数据的80%作为支持向量机的训练组,测试组准确率可达93.75%。
陈明杰[5]2002年在《心率变异信号采集及其功率谱分析的研究》文中指出心率变异性(Heart rate variability，HRV)是了解人体植物神经系统功能状态的一种方便的窗口，已成为心血管疾病临床研究的一个前沿热点。 本文在分析研究国内外有关心率变异信号实时采集及后期分析方法的基础上，设计完成了模拟心电信号接口放大器，使用Protel和Matlab对滤波电路进行仿真，研究了元器件参数变化对滤波器的影响，经实际检测符合设计要求。 编制了实时采集、显示、存储软件，该软件能设定采样频率和采样时间，最高频率可达1000Hz。利用数字滤波器实现了50Hz干扰信号的实时滤波。 采用传统的方法设计了低通数字滤波器，比较了用传统FFT和现代谱估计得到的谱的分辨能力，实际验证了现代谱估计功率谱的分辨率优于经典谱估计方法。 对23例正常人(坐姿)15分钟HRV信号分别采用FFT和现代谱估计得到的功率谱进行统计，发现两种方法所得VLF％、LF％、HF％基本吻合(相同性别相应年龄段)。发现随着年龄的增加(20-60岁)，两种方法所得的LF/HF、VLF/HF比值基本呈现增加的趋势，与临床认识吻合。 对19例正常人(卧姿)5分钟HRV信号分别采用FFT和现代谱估计得到的功率谱进行统计，发现两种方法所得VLF％、LF％有较大差异，而HF％基本吻合(相同性别相应年龄段)。推测由于5分钟HRV信号点数较少，FFT分析时分辨率不高，因此两种方法所得极低频VLF％和低频LF％有较大差异。现代谱估计所得的VLF/HF比值随年龄(＞20岁)增加基本呈现增加的趋势，与临床认识吻合。建议做频域分析时，应采集分析15分钟以上信号。 对4例女性心肌缺血病人卧姿5分钟HRV信号分别采用FFT和现代谱估计得到的功率谱进行统计，发现总功率TF和VLF/HF与正常人相应年龄段有较大差异。 对10例女性甲亢病人卧姿5分钟HRV信号分别采用FFT和现代谱估计得到的功率谱进行统计，证实甲亢病人VLF/HF比值比正常人相应年龄段高。 本文还对心率变异信号的维格纳分布作了研究，选用Choi-Williams窗，确定了滤波函数的参数σ=0.05，实际证明抑制交叉项的干扰效果较好。维格纳方法在叁维立体图上展示心率变异信号的时频分布时，能揭示出随时间演变频率演变的信息，而这些信息通过单纯的频域分析是不能得到的。医生可以查找任一时段的不同谱峰分布，也可以查看任一频段对应的时域情况。对实际的心率变异信号进行了维 重庆大学硕士学位论文格纳分析，证实通过计算叁维时频分布对频率轴的投影得到的各频段（高频段、低频段等）功率，与直接用FFT所得各频段功率，二者只相差一个比例系数，并且二者LF／HF的值基本相同。叁维CWD立体图是医生观察时间与频率对应关系的有力工具。
刁晨[6]2016年在《心电信号质量评估与心率变异性分析方法研究》文中提出心率变异性信号蕴含着丰富的心血管系统生理和病理信息,被广泛用于自主神经系统功能的定量评估。众所周知,心率是自主神经系统协调控制的结果,心血管疾病、生理状态、生活压力对自主神经系统的调控有很大的影响。提取心率信号,识别与疾病相关的异常心率信息,对于心血管疾病的早期预警有着重要的意义。然而,心电信号在采集过程中不可避免地受到噪声污染,造成心率信号提取精度下降。因此,心电信号质量评估是心率信号分析的重要环节。本文主要围绕心电信号质量评估和心率变异性分析方法两个方面展开深入研究,主要工作如下:1)针对多导联心电信号质量评估,提出了多导联心电融合算法。算法中,利用局部加权线性预测基本思想对多导联心电信号实施融合。为了有效保留多导联心电信号的质量特征,模糊推理系统被设计用于加权值估计。实验结果表明本文所提算法能够对拟合心电信号和实际心电信号实施有效融合。研究中,使用相空间重构理论和量化递归分析对心电信号质量特征进行提取。通过实验结果分析,最终选取递归度、确定性和熵叁个指标作为信号质量特征参数。2)为了对心电信号质量实施有效分类,本文提出了基于局部投影距离的谱聚类算法。在算法中,定义了局部投影邻域,该区域是任意两数据点所构成的局部邻域,邻域内数据点投影到两数据点间的直线。利用投影点之间的欧几里得距离,数据局部空间结构便能被该数据之间相似度很好地描述。根据数据点间的结构信息,对投影距离进行压缩或者拉伸,从而获得亲和矩阵。通过对拟合数据、实际数据和图像的聚类实验结果说明基于局部投影距离的谱聚类算法具有较好的算法性能。3)为了检测心电信号中的R波,本文提出了一种能够自适应地将信号分解为一系列调幅-调频分量的改进总体局部均值算法。面对低分辨率信号,总体局部均值算法在信号分解过程中常出现信号的模式混迭,从而难以在调幅-调频信号中提取有用信息。本文提出了一种基于叁次样条插值的总体局部均值算法,通过对数据点插值处理从而提高了信号的分辨率。实验结果表明本文所提算法能够有效克服信号的模式混迭,进而提取到心电信号特征信息。因此,本算法性能优于局部均值算法和总体局部均值算法。4)本文提出了基于改进的总体局部均值算法的R波检测算法。算法中,R波的检测分为叁个过程:信号预处理阶段、特征提取阶段和决策阶段。利用MIT心律不齐数据库对本算法性能进行评估,实验结果表明所提算法能够有效实现心电信号R波的检测。5)对于心率变异性分析,庞加莱散点图对心率变异信号的非线性动力学特征描述不足。本文提出了叁维庞加莱散点图,在原散点图基础上充分利用了散点间内在联系,从而进一步提高了庞加莱散点图对非线性系统的描述能力。将叁维庞加莱散点图分别用于健康人、冠心病患者和充血性心力衰竭患者的RR间期序列分析。实验结果表明叁维庞加莱散点图对于上述叁类人群的心血管系统具有较好的描述能力。
董红生[7]2012年在《心电波形检测与心率变异性分析方法研究》文中认为心电信号和心率变异信号蕴含着丰富的心脏及其神经系统活动信息，对这些信息的提取和处理在心脏疾病的预防、诊断和治疗等方面具有重要的意义。论文在前人研究成果的基础上，开展了心电信号预处理、心电特征波检测及心率变异性分析的研究工作。本文简要阐述了ECG信号及HRV信号的生理机理、典型特征信息及其临床诊断意义，综述了目前心电信号预处理、心电特征波形识别及特征信息提取、HRV信号分析的国内外研究现状。针对典型的ECG和HRV分析方法存在的一些不足，采用新的信号分析手段，在改进和创新ECG和HRV分析方法上进行了研究尝试，取得了一些有价值的研究成果，对于开发研制新型心电分析系统有重要意义。论文主要的研究成果包括以下几个方面：1）针对小波变换的阀值去噪易在心电信号的Q、S波处出现Gibbs振荡现象及消除基线漂移时可能导致T波、ST段波形形态失真的问题，提出了将平稳小波变换和自适应滤波方法相结合的一次性ECG消噪方法。算法在低尺度分量上通过阈值去噪方法滤除心电的工频和肌电等干扰，在高尺度分量上引入自适应滤波算法滤除基线漂移，重构后很好地保持了ECG的波形形态，达到了一次性消噪的目的。仿真实验表明算法有效地克服了Gibbs震荡现象，降低了心电信号T波、ST段波形滤波后的失真度，为提取准确的心电特征信息奠定了基础。2）提出了非线性能量算子和小波分解相结合的R波检测算法。该算法采用Marr小波为基本小波，通过检测3尺度分量的极值点标定R波的位置，既有效地抑制了噪声干扰的影响，又克服了传统样条小波变换R波检测需定位过零点的不便。对3尺度分量引入平滑非线性能量算子运算，突出了R波尖峰，抑制了高大T波、大P波对R检测的影响，与传统小波变换的R波检测算法相比，算法的检测率高、抗干扰能力强、计算量小、实时性好，对MIT-BIH的心律失常数据库的实际心电数据的仿真实验表明了算法的有效性。3）提出了基于Hilbert时频谱的HRV信号的时频分析方法。通过分析不同生理病理状况下HRV信号的Hilbert时频谱的差异，依据短时程HRV信号的频域指标，在不同生理频带上绘制Hilbert能量棒形图，提取了各频带能量特征作为定量评价心率变异性的时频特征，分析了心率改变和时频特征的相关性，指出心率改变是HRV信号分析应考虑的一个重要因素。通过对年轻人和老年人、健康人和心衰病人样本数据的统计分析表明提取的时频特征有很好的区分性能，准确地反映了心脏的交感和迷走神经系统的调控作用及受损状况。4）采用改进的HHT分析方法对室速或室颤事件的发生进行预测分析。首先，将心脏复律除颤器存储的室速或室颤事件发作前的RR间期序列变换为瞬时心率信号，利用小波包变换将其预分解为几个窄带信号，然后对各窄带分量信号进行EMD分解，通过相关性阈值判别剔除虚假模态分量后获取瞬时心率信号的Hilbert边际谱，并提取各生理频段幅值特征作为室速或室颤事件预测特征。仿真实验表明室速或室颤事件发作前瞬时心率信号的高频、甚高频幅值及总幅值较正常窦性心率信号显着升高，而低高频幅值比显着降低。提示室速或室颤事件发作前心脏交感和迷走神经活动均有所增强，以迷走神经活动增强更为显着，引起心脏自主神经系统调节失衡。统计分析结果显示改进的HHT方法谱特征的区分性能明显优于传统的HHT方法。5）提出了HHT的边际谱熵及能量谱熵的概念及分析方法。通过对混有不同程度白噪声的常规信号和混沌时间序列复杂性的分析，显示出边际谱熵和能量谱熵在刻画信号复杂度变化、抗脉冲干扰性能优于传统复杂度和熵分析方法，应用于年轻人、老年人及房颤病人的HRV信号分析，两种频域谱熵能从HRV信号中敏感地检测出生理和病理状态的变化，分析性能优于传统的功率谱熵的方法。6）提出了基于分频段Hilbert时频谱熵的HRV信号的分析方法。通过提取不同生理频段的Hilbert谱熵作为心率变异性的特征评价指标。Hilbert谱熵特征反映了HRV信号能量在时频域分布的不确定性，而按频段适当分离各种生理因素的Hilbert谱熵和不同的生理病理机理联系紧密，有利于表征心脏自主神经系统的调控规律。通过对年轻人、老年人及房颤病人和健康人、充血性心力衰竭病人的HRV信号的仿真分析表明，算法有效地区分了各样本组，准确反映了不同生理病理状况下的心脏交感神经和迷走神经调节的变化规律。论文最后对课题的研究工作进行了总结，并对今后研究提出了设想。
孔令琴[8]2014年在《非接触式生理信号检测关键技术研究》文中进行了进一步梳理成像式光电容积描记(imaging photoplethysmography, IPPG)技术是近几年在传统光电容积描记(PPG)技术基础上发展起来的一种非接触式生理信号检测技术。IPPG技术以其非接触测量、低成本、易操作等特点，尤其是非接触测量方式使其能够实现一些特定情况下的临床及日常检测，如被检测部位具有开放性伤口及运动状态下的生理信号检测，已成为仪器及生物医学工程领域的新兴研究热点之一。目前虽然已通过IPPG技术实现了一些重要生理信号的测量，如心率、呼吸率等，但其在更稳定、更全面的生理信号测量等方面还存在一些关键问题有待解决。本文在系统分析IPPG技术的光学及生理学原理的基础上，讨论了IPPG的技术特点，对IPPG技术中存在的关键问题进行了分析总结并提出了相应的解决办法。本文开展的具体研究内容及结果如下所述：(1)从光学与生理学角度出发对IPPG技术的进行了详细分析，在此基础上，分析了IPPG的技术特点，对IPPG技术中的关键技术包括测量部位选取、不同生理参数对成像设备性能要求、视频图像信号处理等技术进行了分析总结，并指出了其存在的主要问题。(2)对IPPG系统的关键技术进行分析的基础上，结合血氧饱和度测量原理，指出现有IPPG系统由于易受环境光干扰而不适合进行血氧饱和度的提取。针对于现有IPPG系统的不足，提出了采用窄带滤光片结合双低照度CCD的视频采集方案，并从硬件及软件两方面设计了适合于血氧饱和度测量的IPPG系统平台。在此基础上，通过实验分析血氧饱和度参数R与PPG系统测得血氧饱和度值的线性度确定了血氧饱和度测量双波长520nm与660nm。(3)对设计开发的IPPG系统在血氧饱和度测量方面的可行性及性能进行了实验研究。设计了屏息及静息状态下的两种不同实验。通过屏息实验对血氧饱和度经验常数进行了标定，并利用已标定的IPPG系统与传统PPG系统进行了对比测试。研究结果表明自主设计的IPPG系统能够实现环境光下的血氧饱和度测量，并且与PPG系统在心率及血氧饱和度测量方面具有较高的一致性，误差在4%以内。研究结果拓展了IPPG技术在生理信号测量方面的应用。(4)在上述研究基础上，分析了低端彩色成像设备在血氧饱和度测量方面的可行性与局限性。根据彩色成像设备RGB叁通道成像特点，提出利用成像设备的红、蓝两通道来代替传统PPG信号的红及红外两通道信号的血氧饱和度提取方法，同时搭建了基于彩色CCD的非接触式血氧饱和度测量系统。实验及分析结果表明：基于彩色相机的测量系统受红、蓝通道带宽较宽的限制，其测量结果虽能体现出血氧饱和度的变化，但测量结果误差较大，不适合应用于日常及临床监护。(5)进行了IPPG技术在脉搏变异信号(pulse rate variability, PRV)检测方面的可行性分析，搭建了基于高速成像设备的IPPG系统，分别利用时域、频域及时频联合分析的方法对系统测得的脉搏变异信号进行了分析。通过与传统PPG系统、心电信号测量系统(ECG)所测得的结果对比分析，结果表明IPPG系统与上述两系统在脉搏变异信号测量方面具有较高的一致性。研究结果证明IPPG系统在高速信号采集方面的技术可行性，并指出其有望应用于脉搏波传递时间、血压等的测量。上述研究为早日实现多种生理信号同时测量的IPPG系统提供了理论及技术支持。(6)为提高IPPG系统的实际应用能力，重点探讨了盲源分离技术在IPPG系统运动伪差消除方面的应用。针对彩色成像设备采集到的RGB叁通道信号特点，提出采用敏感区域跟踪匹配结合独立分析的方法去除运动伪差；针对黑白成像设备采集单色信号特点，在信号后期处理阶段采用单通道独立分量分析的方法，成功分离出了脉搏波信号。利用该方法提取出的心率信息与传统PPG系统检测结果具有较好的一致性，这一结果表明IPPG系统在心率信号测量方面具有较强的实际应用能力。
吴志钢[9]2017年在《基于心率变异性的精神压力评估方法研究》文中进行了进一步梳理精神压力是指人在思想上有负担,有思想包袱,现代生活中每个人都有不同程度的体验。精神压力总的来说源于社会、生活和竞争。压力过大、过多会损害身体健康。每个人承受的压力都是有限的,超过极限就会做出超乎寻常的事。目前传统的精神压力测定方法主要有主观评定法和客观评定法两类。近年来心率变异性分析方法在精神疾病诊断领域的研究发展很快,处于精神压力下时,自主神经系统较常人是有所变化的,主要表现在副交感神经功能增强而交感神经功能减弱。心率变异性是指心率节奏快慢随时间所发生的变化,分析逐个心动周期的细微的时间变化及其规律。心率的波动是受体内神经体液的调控,为适应不同的生理状况或某些病理状态而做出的反应。因此,心率变异性能够提供有关自主神经系统活性和平衡程度、血压状况和心血管系统功能的量化参数,客观有效地评价个体的情绪心理状态。本文利用心率变异性建立一个精神压力等级评估系统来对人的精神压力进行定量化评估。通过采集不同状态下的心电和脉搏波信号,分析得到四种测试状态下的心率变异性曲线,再对此曲线进行时域分析、频域分析以及非线性分析,得到心率变异信号的各项参数指标。根据量化描述自主神经系统的HRV参数与精神压力等级之间的关系,建立数学模型,并基于QT软件设计平台,开发了基于心率变异性的精神压力评估的软件系统,主要包括数据采集模块、数据管理模块、结果分析显示模块。该软件系统整合了上述的数据采集过程、心电脉搏波信号处理过程、HRV参数计算和特征参数选择以及精神压力等级数学模型建立的过程,达到对新数据进行量化评估精神压力等级的目的。
宋长振[10]2007年在《基于心率变异的驾驶员生理负荷研究》文中指出随着我国交通运输事业的发展,道路交通事故逐年增多,给人们的生产生活带来了危害。驾驶疲劳是造成交通事故的主要原因之一,其造成的交通事故占交通事故总数的10%左右。因此,研究驾驶疲劳的形成及减缓驾驶疲劳的方法,对于减少交通事故发生具有重要意义。本文从人机工程学角度出发,分析了驾驶员行为和驾驶疲劳形成过程,总结并提出了基于人体生理信号的驾驶疲劳研究方法,并以心率变异为例,研究了生理因素对驾驶员疲劳的影响,探索减缓驾驶疲劳的途径。驾驶过程中驾驶员感知、判断、动作叁个阶段都对人体形成负荷,导致了疲劳的形成,在此分析基础上,建立了驾驶疲劳形成过程人机工程学模型,分析了驾驶疲劳的影响因素,并对影响因素的作用进行了简单分类。驾驶疲劳与驾驶员生理信号变化存在一定的关系,在此分析基础上,总结并提出了基于人体生理信号的驾驶疲劳研究与实验方法。本文的研究方法是:为了动态地反映人的神经系统受环境因素变化的影响,应用了新兴的衡量心脏负荷的心率变异方法;通过该方法首次获得了整个时域的行驶对驾驶员心率变异的影响规律。本文在驾驶疲劳研究方面获得了第一手实验研究成果,为更客观地研究驾驶疲劳提供新的思路和方法,对减缓驾驶疲劳具有重要的意义。
参考文献：
[1]. 心率变异信号临床分析技术的研究[D]. 肖冬萍. 重庆大学. 2004
[2]. 心电自动分析算法研究与实现[D]. 朱莉. 南昌大学. 2007
[3]. 动态心电信号分析系统的研究[D]. 王林泓. 重庆大学. 2002
[4]. 电子胎心监护中胎心率特征提取分析及其应用探究[D]. 李广飞. 北京工业大学. 2017
[5]. 心率变异信号采集及其功率谱分析的研究[D]. 陈明杰. 重庆大学. 2002
[6]. 心电信号质量评估与心率变异性分析方法研究[D]. 刁晨. 兰州理工大学. 2016
[7]. 心电波形检测与心率变异性分析方法研究[D]. 董红生. 兰州理工大学. 2012
[8]. 非接触式生理信号检测关键技术研究[D]. 孔令琴. 北京理工大学. 2014
[9]. 基于心率变异性的精神压力评估方法研究[D]. 吴志钢. 华南理工大学. 2017
[10]. 基于心率变异的驾驶员生理负荷研究[D]. 宋长振. 内蒙古农业大学. 2007