混合音频下心率信号感知的放松状态评估模型

以放松减压为目标的情绪调节及放松状态评估有助于提升国民身心健康。针对降低生理信号采集导致的放松情绪诱发困难,使用附着型人体传感器采集受试者的心率信号进行放松状态识别,使用混合音频诱发受试者产生放松情绪,从二维情绪量表中换算获得放松状态标签。采集受试者的心率信号,从心率信号中提取时域特征、频域特征和心拍数。基于多层感知机和长短时记忆网络构建放松评估模型,实现放松状态识别。实验结果表明,相比于目前的研究成果,该放松识别模型具有更优的分类性能,能够为情绪调节与放松状态评估问题提供一种新的可靠解决方法。

心率信号的混沌分析

非线性动力学研究方法之一的混沌分析方法在许多科学领域都得到了应用。研究表明，心率信号是混沌信号。本文介绍了判断信号混沌特征的方法，如相平面图，延时图，功率谱等图形法；李雅普诺夫指数，分维数，混沌度等数值法。介绍了心率信号混沌分析在心血管疾病的诊断预测及植物神经系统功能测试方面的应用，最后还介绍了作者的部分工作。

基于分段式变步长截断误差LMS算法的心率信号提取

自适应滤波对于心率信号这类非平稳随机信号处理是一种有效的方法。提出了一种分段式变步长截断误差LM S算法,采用自回归预测滤波器估计出通过超声多普勒传感器采集到的心率信号中的噪声,用它作为自适应噪声抵消系统中的参考信号,其结果是抵消了主输入通道中的部分噪声,使信噪比提高了36个dB左右,实现了心率信号的提取。

标准心率信号发生器示值误差的不确定度分析与评定

一、概述 标准心率信号发生器是按照JJG760-1991<心电监护仪>国家计量检定规程的要求开发生产的一种计量标准仪器,它在计算机的控制下产生低频率、小幅度、脉冲宽度恒定的标准心率信号,用于检定医用心电监护仪的心率示值误差、心率报警发生时间等技术指标.本文根据JJF1059-1999<测量不确定度评定与表示>,对标准心率信号发生器心率误差和输出幅度误差的测量不确定度分别进行了分析和评定.

胎儿心率信号的替代数据分析

利用基于关联维数的振幅调节傅里叶变换的替代数据法对健康的和病态的胎儿心率(Fetal heart rate,即FHR)时间序列进行了分析,给出了胎儿心率时间序列非线性和混沌特性的判定方法,计算结果表明健康的胎儿心率信号的混沌判据S>2,非线性t检验t>tα,f,说明健康信号具有非线性混沌特性;而病态的胎儿心率信号的混沌判据S<2,说明病态信号不具有混沌特性。

糖尿病患者心率信号的功率谱特征分析

心率信号（ＨＲＳ）携带自主神经系统功能（ＡＮＳＦ信息。本文分析了８７例糖尿病（ＤＭ）患者ＨＲＳ的功率谱数值特征。发现：ＤＭ性自主神经病变（ＡＮ）的发生率约为６８％。与对照组相比较，ＤＭ组的总功率、超低频段功率、高频段功率和平衡参数数值具有显著性差异。表明：ＤＭ患者可能存在心ＡＮＳＦ的全面减损，迷走神经受损可能稍先于或／和重于交感神经，其中，交感和迷走神经同时受损占较大比例，单一神经受损以迷走病变为主；当ＡＮＳＦ不平衡时，主要表现为交感神经功能相对亢进，因而，运用心率功率谱分析法，可为临床早期预防、诊断、治疗糖尿病ＡＮ提供参考。

基于心率信号的照明控制系统研究与实现

人们对照明产品的要求越来越高,好的照明环境有利于情绪调节、健康监督。结合智能家居和智能穿戴的特点,设计了一种基于心率信号的照明控制系统。在研究心率信号和灯光颜色映射关系的基础上,建立初始模型,根据心率变化、个人喜好和灯光颜色反馈值修正模型,根据动态模型调控灯光颜色。实验结果表明:根据心率信号变化营造健康、多变光环境,对情绪调节、健康预警有重要作用。智慧照明产业发展蓬勃,具有广阔的市场前景。

病态胎儿心率信号的替代数据分析

利用基于关联维数的振幅调节傅里叶变换的替代数据法对死前和羊水少两组胎儿心率(Fe-tal heart rate,即FHR)时间序列进行了分析,给出了对于胎儿心率时间序列进行非线性判定和混沌判定方法,计算结果表明两组病态胎儿心率时间序列的混沌判据S<2,说明病态信号不具有混沌特性;但死前胎儿心率信号非线性判据t>ta,f,说明死前信号具有非线性,而羊水少胎儿心率信号非线性判据t<ta,f,说明羊水少信号不具有非线性。

基于复杂性度量的心率变异信号非线性分析

假设心率变异信号是累积－发放模型（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅ－ｆｉｒｅ）与非线性动力学系统耦合产生的峰电位链（ＳｐｉｋｅＴｒａｉｎ）。以符号动力学为基础，提出利用峰电位间隔（ｉｎｔｅｒｓｐｉｋｅｉｎｔｅｒｖａｌ，ＩＳＩ）及其随机替代数据的Ｃ１、Ｃ２复杂度来定量刻划非线性动力学系统特性。结果表明：确定性驱动产生的峰电位间隔序列可以与随机性驱动产生的峰电位间隔序列区分开。因此，在噪声干扰较强的生理信号中，尤其是在不清楚非线性动力系统变量和峰电位间隔序列之间是否存在微分同胚的情况下，以复杂性度量来代替以Ｔａｋｅｎｓ嵌入定理为基础的关联维数、Ｌｙａｐｎｏｖ指数等描述动力系统特征的方法是合适的。最后通过２类共３７个个体，每个个体的心电数据为１０００个Ｒ－Ｒ间期的微分序列检验心率变异信号的非线性结构。

基于高阶复杂性测度的心率变异信号分析

心率变异性反映了交感神经和迷走神经对心血管系统的综合调节作用,是评价心血管系统功能的重要指标.复杂度是描述时间信号序列信息量的一个重要参数,传统算法中的过分粗略化会丢失大量的有用信息,而高阶复杂度的引入可较大程度地避免这一问题.在利用Lorenz模型数据仿真的基础上,分别对25例正常人样本和25例充血性心力衰竭病人样本的心率变异信号的1～15阶Kolmogorov复杂度进行了计算,通过对比分析后确定,5阶Kolmogorov复杂度在临床医学上可以为分析心率变异信号获得更为理想的效果.

心率变异信号的相关维数分析

心率变异性(HRV)是反应交感-副交感神经张力及其平衡的重要指标,在临床中可以用作参考实现对心血管疾病辅助诊断及其康复过程中的无创性监测。通过对心率变异信号的非线性特征得到证实后认为,可以利用如相关维数等非线性动力学参数来刻画与分析心率变异信号。传统的计算时间序列相关维数的方法是基于相空间重构理论的G-P算法,通过对该算法的改进,可以大大降低其计算工作量。计算了30例临床病例HRV信号的相关维数,并对计算结果进行了统计分析,其结果可以在临床上提供参考。

定量式心率变异性信号处理仪的研制

目的为克服以往利用作业法、投射法和量表法对心理状态的定性评价模式,易受评价者的主观影响,研制了一种定量式心率变异性信号处理仪。方法根据最新理论研究,人的情绪状态是交感神经和副交感神经两个分支共同作用的结果,因此,利用该理论分析心率变异性(HRV)是评价人的自主神经系统的一种最具信赖的方法。该信号仪由发射系统和接收系统两部分组。结果经过测试,该仪器可对被测者的情绪心理状态数据成功地采集和接收,且数据经处理后,被检测者的评价数据报告即显示在终端显示器上,同时心率变异性的大小也反馈到头带的指示灯上,以反应心理状态的好、中、差。结论利用人的心率变异性差异的定量分析,实时反映个体心理状态情绪,较之以往以人为主的评价有了进步。

心率变异信号的复杂度分析

心率变异(HRV)反映了交感神经和迷走神经对心血管系统的综合调节作用,是评价心血管系统功能的重要指标,在临床中可用作参考实现对心血管疾病辅助诊断及其康复过程的无创性监测。复杂度是刻画时间序列信号信息量的一个重要参数。该文设计了阿托品和倍他乐克药物对比实验,计算了心率变异信号的Kolmogor-ov复杂度,并对结果进行了统计分析,其结果为临床提供了参考。

心率变异信号的高阶复杂性分析(英文)

心率变异性反映了交感神经和迷走神经对心血管系统的综合调节作用,是评价心血管系统功能的重要指标.复杂度是刻画时间信号序列信息量的一个重要参数,但其传统算法中的过分粗略化会丢失大量的有用信息,而高阶复杂度的引入可较大程度地避免这一问题.分别对25例正常人样本和25例充血性心力衰竭病人样本的心率变异信号的1～10阶Kolmogorov复杂度进行了计算与对比分析,结果表明,5阶Kolmogorov复杂度在临床医学上可以为分析心率变异信号获得最为理想的效果.

基于小波变换的心率变异性信号的分解

根据心率变异性(H eart rate variab ility,HRV)的特征,运用小波变换的分析方法将HRV信号分解成1/f分形部分和非1/f部分,有利于提取HRV信号的特征量和进行1/f部分的定量分析。

心率变异性信号的分析处理:现状与展望

一、概述 从1903年Einthoven第一次记录下人体的心电图至今已近一百年。这期间心电信号的分析处理取得了长足进展,已由对常规心电图的自动分析发展到体表多导心电图的描记及其逆向求解以及心电图中微小电位变化(如希氏束图、晚电位、高频变化等)的分析。近年来心率变异性Heart Rate Variability(HRV)成为心电信号处理中又一个前沿热点。 HRV是指连续心跳间瞬时心率的微小涨落或逐拍心跳R-R间期的微小涨落。人们发现,健康人的心率即使在静息状态下也非恒定不变,而是有起伏的。

高可靠度心率变异性信号获取的实验研究

心率变异性信号的获取在生理研究和临床诊断中都有着重要的应用价值。为了保证心率变异性分析的准确性 ,必须考虑心率变异性的获取方法。本文利用信号奇异点及其小波变换的关系 ,设计了 HRV信号的 R波获取软件 ,对 MIT/BIH心电数据库中的 37个记录文件进行 R波的检测实验 ,检测实验效果令人满意。

甲亢患者心率变异信号的频域分析

采用心电信号采集系统,将心电图机的模拟信号放大滤波后送入计算机,利用现代谱分析法分析了正常人和甲亢患者心率变异信号的VLF/HF值。观察结果表明:甲亢患者和正常人的VLF/HF值有明显的差异,说明谱分析方法是分析甲亢患者自主神经异常的有效参数手段之一。

心率波动信号的获取

本文介绍了从心电图(ECG)信号中提取心率波动信号(HRV)的一种方法。即首先对ECG进行峰值检测,然后确定R-R间隔,最后经线性内插得到HRV信号。

心率波动信号的谱分析及其应用

本文从颇域角度对心率波动(HRN)信号进行分析、处理。为此,首先利用ECG经峰值检测、内插得到3HRN信号,然后对此信号施以基于AR模型的谱估计法。在正常生理情况下说明了呼吸对心率波动的作用,给出了几种不同呼吸状态下,呼吸对心率波动影响的变化。为说明正常生理状态下,心率波动的神经生理机制提供了依据,同时也为此方法的临床使用打下了一定的基础。