给我一段信号处理对一段一分钟的RRI信号做VLF/HF/LF/DFA/AR spectrum 分析的matlab代码

在MATLAB中，进行RRI（RR间隔）信号的VLF（Very Low Frequency）、LF（Low Frequency）、HF（High Frequency）分频谱分析，通常涉及到计算低频成分（LF+HF）并区分它们，同时可能会进行 DFA（Detrended Fluctuation Analysis）用于衡量复杂性，以及AR（Autoregressive）模型用于谱估计。以下是一个简化的示例代码，假设你已经有了一个包含一分钟RRI数据的向量`rri_data`：

% 导入所需的库
clear all;
close all;
import signal.*
import statistics.*

% 定义RRI数据（这里假设已经读取进来）
rri_data = readmatrix('your_rri_data.txt'); % 替换为实际文件路径

% 确保数据长度是一分钟（60秒，假设采样率为1Hz）
if length(rri_data) > 60
    rri_data = rri_data(1:60);
end

% 转换为连续时间序列
fs = 1; % 采样频率
t = (0:length(rri_data)-1)/fs;

% LF-HF分解
LF = rri_data * [0.17 0.83]; % 心率相关的LF范围
HF = rri_data .* (1 - LF);

% VLF, LF, and HF频谱分析
[Pxx_LF, f] = pwelch(LF, [],[], fs);
[Pxx_HF, f] = pwelch(HF, [],[], fs);
[Pxx_VLF, f] = pwelch(rri_data - LF - HF, [],[], fs); % 如果需要，这里加上VLF的计算

% DFA分析
hurst_exp = hurst(rri_data);

% AR谱估计
ar_order = 10; % 自适应选择合适的AR模型阶数
[ar_coeffs, ar_residues] = arburg(rri_data, ar_order);
ar_spectrum = abs(ar_coeffs).^2; % AR系数的平方

% 打印结果
figure;
subplot(3,1,1);
plot(f, Pxx_LF, 'b', f, Pxx_HF, 'g');
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Power Spectral Density');

subplot(3,1,2);
semilogy(f, Pxx_VLF, 'r');
title('VLF Band Spectrum');

subplot(3,1,3);
stem(t, rri_data, 'filled');
hold on;
h = plot(t, ar_residues, 'k--');
set(h, 'LineWidth', 2);
title(['Hurst Exponent: ', num2str(hurst_exp)]);
legend('RRI Data', 'Residuals from AR Model');

% 显示各部分的相对贡献
disp(['LF Band Power: ', num2str(mean(Pxx_LF))]);
disp(['HF Band Power: ', num2str(mean(Pxx_HF))]);
disp(['VLF Band Power (if applicable): ', num2str(mean(Pxx_VLF))]);

%