HRV里频域指标,高频归一化分量和低频归一化分量怎么计算
时间: 2023-10-13 17:36:02 浏览: 99
HRV(心率变异性)中的频域分析是通过将心率信号变换到频域,来研究不同频段内心率变化的特征。高频归一化分量(HFnu)和低频归一化分量(LFnu)是其中的两个指标。它们的计算方法如下:
1. 首先,需要对心率信号进行傅里叶变换,得到频谱密度函数(PSD);
2. 在频谱密度函数上进行积分,分别计算出低频(LF,0.04-0.15 Hz)和高频(HF,0.15-0.40 Hz)带宽内的功率;
3. 计算总功率(TP,0-0.40 Hz);
4. 根据LF、HF、TP的值,计算LF和HF在总功率中所占的比例(LF%、HF%);
5. 最后,将LF%和HF%分别除以总功率,得到LFnu和HFnu。
具体计算公式为:
LF = ∫0.04-0.15 Hz PSD(f)
HF = ∫0.15-0.40 Hz PSD(f)
TP = ∫0-0.40 Hz PSD(f)
LF% = LF/TP
HF% = HF/TP
LFnu = LF% / (LF% + HF%)
HFnu = HF% / (LF% + HF%)
其中“%”表示占比,“nu”表示归一化。
相关问题
已知心率信号x,用c语言提取高频分量,低频分量,并计算标准差与均方根插的完整代码
以下是一个简单的示例代码,用于提取心率信号的高频分量、低频分量,并计算标准差和均方根差:
```c
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#define PI 3.14159265358979323846
// 计算傅里叶变换
void fft(double *x, double *y, int n)
{
int i, j, k, m;
double xt, yt, r, t, c, s;
for (i = 0, j = 0; i < n; i++)
{
if (j > i)
{
xt = x[j];
yt = y[j];
x[j] = x[i];
y[j] = y[i];
x[i] = xt;
y[i] = yt;
}
m = n / 2;
while (m >= 2 && j >= m)
{
j -= m;
m /= 2;
}
j += m;
}
for (k = 1, m = 2; k < n; k *= 2, m *= 2)
{
for (j = 0; j < k; j++)
{
c = cos(-PI * j / k);
s = sin(-PI * j / k);
for (i = j; i < n; i += m)
{
r = c * x[i + k] - s * y[i + k];
t = s * x[i + k] + c * y[i + k];
x[i + k] = x[i] - r;
y[i + k] = y[i] - t;
x[i] += r;
y[i] += t;
}
}
}
}
// 计算心率变异信号的高频分量和低频分量
void hrv(double *x, int n, double *hf, double *lf)
{
int i;
double fs = 4.0; // 采样频率(Hz)
double f0 = 0.04; // 低频分量截止频率(Hz)
double f1 = 0.15; // 高频分量截止频率(Hz)
double df = fs / n; // 频率分辨率
double *Xr = (double *)malloc(n * sizeof(double));
double *Xi = (double *)malloc(n * sizeof(double));
double *H = (double *)malloc(n * sizeof(double));
double *L = (double *)malloc(n * sizeof(double));
double Hf = 0.0;
double Lf = 0.0;
// 计算心率变异信号的傅里叶变换
for (i = 0; i < n; i++)
{
Xr[i] = x[i];
Xi[i] = 0.0;
}
fft(Xr, Xi, n);
// 计算每个频率点的幅值
for (i = 0; i < n; i++)
{
H[i] = 0.0;
L[i] = 0.0;
if (i < n / 2)
{
double f = i * df;
double P = Xr[i] * Xr[i] + Xi[i] * Xi[i];
if (f >= f0 && f <= f1)
{
H[i] = P;
}
else if (f > f1)
{
L[i] = P;
}
}
}
// 计算高频分量和低频分量的幅值总和
for (i = 0; i < n / 2; i++)
{
Hf += H[i];
Lf += L[i];
}
// 将幅值总和乘以2,除以n,再除以df,得到高频分量和低频分量的幅值
*hf = Hf * 2.0 / (n * df);
*lf = Lf * 2.0 / (n * df);
free(Xr);
free(Xi);
free(H);
free(L);
}
// 计算标准差和均方根差
void sdnn_rmssd(double *x, int n, double *sdnn, double *rmssd)
{
int i;
double sum = 0.0;
double sum_sq = 0.0;
// 计算RR间期的总体变异性和短期变异性
for (i = 0; i < n; i++)
{
sum += x[i];
sum_sq += x[i] * x[i];
}
*sdnn = sqrt((sum_sq - sum * sum / n) / (n - 1));
*rmssd = sqrt(sum_sq / (n - 1));
}
int main()
{
double x[] = {1.0, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9}; // 心率信号
int n = sizeof(x) / sizeof(x[0]);
double hf, lf, sdnn, rmssd;
// 提取高频分量和低频分量
hrv(x, n, &hf, &lf);
// 计算标准差和均方根差
sdnn_rmssd(x, n, &sdnn, &rmssd);
printf("High frequency component: %f\n", hf);
printf("Low frequency component: %f\n", lf);
printf("SDNN: %f\n", sdnn);
printf("RMSSD: %f\n", rmssd);
return 0;
}
```
需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际应用中需要根据具体的需求进行调整和优化。另外,代码中的心率信号是手动输入的,实际应用中需要根据具体情况进行读取和处理。
hrv 时域、频域和基于庞加莱散点图的非线性参数。
HRV(心率变异性)是指心脏在不同时间内心跳间隔的变化。时域分析是对心率变异性信号进行统计分析,常见的指标有SDNN(标准差)、RMSSD(相邻RR间期差的平方和开根号)等,用于描述心率变异性的整体情况。频域分析则是将心率变异性信号转化为频谱图,并通过功率谱密度来分析不同频段的能量分布情况。
基于庞加莱散点图的非线性参数是通过对心率变异性信号做庞加莱散点图分析,得到散点图上的特征参数来描述心率变异性的非线性特征。常见的非线性参数有SD1(庞加莱图上点的散开程度)、SD2(庞加莱图上点的分散程度)、复杂度指数等,用于反映心率变异性信号的复杂度和非线性特征。
综合来看,时域分析主要描述心率变异性信号的整体变化趋势,频域分析主要描述心率变异性信号在不同频段的能量分布情况,而基于庞加莱散点图的非线性参数则可以揭示心率变异性信号的非线性动力学特征。这三种分析方法结合使用可以更全面地描述和分析心率变异性信号的特征,对心血管健康和心脏功能的评估具有重要意义。