假设我的rri已经是一个数组了：RR_intervals = diff(locs_ecg) / ecg_fs; % locs 是 R-峰的样本位置，该如何修改代码

如果你的R-R间期（RR_intervals）数据已经是基于R峰位置差值除以采样频率得到的，那么你可以直接将这些数据替换到上述代码中。这里我不需要对原始代码进行大的改动，只需要更改一部分。下面是针对你提供的RR_intervals数组的简化版本：

% 假设locs_ecg是你获取的R峰索引，ecg_fs是你的ECG采样频率
RR_intervals = diff(locs_ecg) / ecg_fs; % 已经包含了频率信息，所以不需要额外指定fs

% LF-HF分解
LF_RR = RR_intervals * [0.17 0.83]; % 对RR_intervals应用LF范围权重
HF_RR = RR_intervals .* (1 - LF_RR);

% 频谱分析
[Pxx_LF_RR, f] = pwelch(LF_RR, [],[], ecg_fs);
[Pxx_HF_RR, f] = pwelch(HF_RR, [],[], ecg_fs);

% DFA分析
hurst_exp_RR = hurst(RR_intervals);

% 使用RR_intervals进行AR谱估计
ar_order_RR = 10; % 自适应选择合适的AR模型阶数
[ar_coeffs_RR, ar_residues_RR] = arburg(RR_intervals, ar_order_RR);
ar_spectrum_RR = abs(ar_coeffs_RR).^2; % AR系数的平方

% 输出结果
figure;
subplot(3,1,1);
plot(f, Pxx_LF_RR, 'b', f, Pxx_HF_RR, 'g');
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Power Spectral Density');

subplot(3,1,2);
semilogy(f, Pxx_LF_RR, 'r');
title('LF Band Spectrum for RR Intervals');

subplot(3,1,3);
stem(t, RR_intervals, 'filled');
hold on;
h = plot(t, ar_residues_RR, 'k--');
set(h, 'LineWidth', 2);
title(['Hurst Exponent for RR Intervals: ', num2str(hurst_exp_RR)]);
legend('RR Intervals', 'Residuals from AR Model');

% 显示各部分的相对贡献
disp(['LF Band Power for RR Intervals: ', num2str(mean(Pxx_LF_RR))]);
disp(['HF Band Power for RR Intervals: ', num2str(mean(Pxx_HF_RR))]);
disp(['VLF Band Power (since you have only LF and HF bands):']);

%