sbf算法及其在心率变异分析中的应用

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1、万方数据中图分类号Q2皇UDC510硕士学位论文学校代码羔Q墨墨墨密级公珏SBF算法及其在心率变异分析中的应用SBFAlgorithmanditsApplicationonAnalysisofHRVSignals作者姓名：学科专业：研究方向：学院(系、所)：指导教师：刘哲汝数学生物医学信息处理数学与统计学院张佃中副教授论文答辩日期丝!兰：!：Z答辩委员会主席中南大学二。一四年一月万方数据学位论文原创性声明本人郑重声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为

2、获得中南大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。作者签名：兰!l堑塑日期：竺坐二年』月羔目学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定．_即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版；本人允许本学位论文被查阅和借阅；学校可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用复印、缩印或其它手段保存和汇编本学位论文。保密论文待解密后适应本声明。作者签名：导师签名：万方数据SBF算法及其在心率

3、变异分析中的应用摘要：心率变异性㈣)是指心动周期中连续两次心跳间期(RR间期)的微小变化，对HRV信号进行分析可以准确、及时诊断一些常见的心血管疾病。HRV信号是采样在非均匀时间点上的RR间期序列，用FFT算法进行频谱分析之前需要插值重采样来得到均匀采样序列，这在一定程度上加大了计算误差，SBF算法正是针对FFT这种缺陷提出的。SBF算法是傅里叶积分的近似估计，其算法思路是用线性插值函数近似被积函数，将线性插值函数分解为有限多个相似基函数(similarbasisfunction)的线性和，对每个基函数进行傅里叶正弦或余弦积分，其结果可表示为简洁的解析形式，故积分运算可转化成一些相对简

4、单的代数运算。本文经过多个数值实验对SBF算法进行了评估：证实SBF算法可较好地计算信号的傅里叶频谱和重构信号，若利用不同频段的频谱重构原信号，可方便地对信号进行分解和去噪，这方面优于FFT算法；但是在计算精度特别是重构精度方面要差于FFT算法。基于SBF算法定义的片段谱是频率、起始时间点和信号片段长度的函数，特别对于非平稳信号，片段谱可反映谱随时间的变化情况，而且通过移窗分别求片段谱和功率谱主频的方法验证了SBF算法比FFT算法更适用于非均匀采样信号。文中以20名年轻(21～34岁)与20名年老(68～81岁)两组健康人的HRV信号为实验数据，用全频段分割法计算出两组人的片段谱熵，结

5、果表明，年轻组熵均值明显大于老年组(p

6、nformationtodiagnosesomecommoncardiovasculardiseases．beforeapplyingFFT,HRVwhichrepresentsthesuccessionofvaluesofvaryingintervalsoccurringatnon—equidistantsamplingtimes，mustberesampledusinginterpolatingmethodsinordertoestimateevenlyspacedsamples，itmaycasusspecificdistortionofthespectralestimates，

7、thenasimilarbasisfunction(SBF)algorithmarepresentedinthispapertofigureouttheproblem．algorithmthatdecomposesthefunctiontobetransformedintothesumoffiniteelementstermed“similarbasisfunctions’’Withsimilarformofspectralofspectral