假设心率间期（RR）信号x[n]已知，基于DSP芯片使用C语言提取HRV的高频组分（HF）、低频组分（LF）、总功率、NNVGR。并基于DSP芯片使用C语言给出全部代码

以下是基于DSP芯片使用C语言实现HRV提取的代码，包括提取HF、LF、总功率和NNVGR四个指标。

#include <stdio.h>
#include <math.h>

#define N 1024 // 信号长度
#define Fs 1000 // 采样频率

int main()
{
    int i, j;
    double x[N]; // RR间期信号
    double win[N]; // 窗口函数
    double Xr[N], Xi[N]; // FFT结果
    double P[N/2+1]; // 功率谱
    double f[N/2+1]; // 频率
    double LF, HF, TP, NNVGR; // LF、HF、总功率和NNVGR

    // 读取RR间期信号
    for (i = 0; i < N; i++) {
        scanf("%lf", &x[i]);
    }

    // 计算窗口函数
    for (i = 0; i < N; i++) {
        win[i] = 0.54 - 0.46 * cos(2 * M_PI * i / (N - 1));
    }

    // FFT变换
    for (i = 0; i < N; i++) {
        Xr[i] = x[i] * win[i];
        Xi[i] = 0;
    }
    fft(Xr, Xi, N);

    // 计算功率谱和频率
    for (i = 0; i <= N/2; i++) {
        P[i] = (Xr[i]*Xr[i] + Xi[i]*Xi[i]) / N;
        f[i] = i * Fs / N;
    }

    // 计算LF、HF和总功率
    LF = 0;
    HF = 0;
    TP = 0;
    for (i = 0; i <= N/2; i++) {
        if (f[i] < 0.04) continue;
        if (f[i] >= 0.04 && f[i] < 0.15) {
            LF += P[i];
        }
        if (f[i] >= 0.15 && f[i] < 0.4) {
            HF += P[i];
        }
        TP += P[i];
    }

    // 计算NNVGR
    NNVGR = 0;
    for (i = 1; i < N; i++) {
        NNVGR += pow(x[i] - x[i-1], 2);
    }
    NNVGR /= N;

    // 输出结果
    printf("LF: %.2lf\n", LF);
    printf("HF: %.2lf\n", HF);
    printf("TP: %.2lf\n", TP);
    printf("NNVGR: %.2lf\n", NNVGR);

    return 0;
}

// FFT变换
void fft(double *xr, double *xi, int n)
{
    int i, j, k, m;
    double tr, ti, ur, ui, sr, si;

    j = 0;
    for (i = 0; i < n; i++) {
        if (j > i) {
            tr = xr[j];
            ti = xi[j];
            xr[j] = xr[i];
            xi[j] = xi[i];
            xr[i] = tr;
            xi[i] = ti;
        }
        m = n / 2;
        while (m >= 2 && j >= m) {
            j -= m;
            m /= 2;
        }
        j += m;
    }

    k = 1;
    while (k < n) {
        ur = cos(M_PI / k);
        ui = -sin(M_PI / k);
        for (j = 0; j < n; j += 2*k) {
            sr = xr[j+k] * ur - xi[j+k] * ui;
            si = xr[j+k] * ui + xi[j+k] * ur;
            xr[j+k] = xr[j] - sr;
            xi[j+k] = xi[j] - si;
            xr[j] += sr;
            xi[j] += si;
        }
        k *= 2;
    }
}

需要注意的是，上述代码中使用了自定义的FFT实现，可以根据具体情况进行选择和调整。