基于小波分解和过零点分析的睡眠期间心率变异性研究

目的提出一种简便的心率变异性(heart rate variability,HRV)分析方法,并将其用于研究睡眠期间的HRV特征。方法利用小波分解提取RR序列的低频(low frequency,LF)和高频(high frequency,HF)成分后,采用过零点分析法分别计算睡眠各阶段RR序列及其LF,HF分量的过零点特征(过零点间隔均值和归一化过零点间隔标准差),同时计算RR序列的频谱特征(LFn,HFn,LF/HF)和样本熵。分析各特征在不同睡眠阶段的差异性,以及过零点特征与其它特征的相关性。结果 RR过零点特征在觉醒、快速眼动(rapid eye movement,REM)和非快速眼动(non-REM,NREM)睡眠期间具有显著差异;三个过零点特征与频谱特征和样本熵具有较强相关性。结论本文提出的HRV分析方法计算简单,能同时反映频谱和复杂性特征,为研究睡眠期间自主神经活动和发展基于心电图的睡眠监测技术提供了新指标。

一种水下微弱回波信号的过零点检测方法

通过大量仿真和实测目标回波数据检验，本文提出了微弱单频回波信号检测的过零点分析方法。该方法对输入信噪比的要求与单纯幅值判决相比，降低了14dB．它的特点是运算量少，耗时短，信号检测增益高，所需存贮单元少，特别适合于水下便携式检测设备及水中兵器的微弱信号的检测，该方法也可用于语音、地震、生物、医疗等领域单频弱信号的检测。