SBF算法及其在心率變異分析中的應(yīng)用.pdf

1、心率變異性(HRV)是指心動(dòng)周期中連續(xù)兩次心跳間期(RR間期)的微小變化，對(duì)HRV信號(hào)進(jìn)行分析可以準(zhǔn)確、及時(shí)診斷一些常見(jiàn)的心血管疾病。HRV信號(hào)是采樣在非均勻時(shí)間點(diǎn)上的RR間期序列，用FFT算法進(jìn)行頻譜分析之前需要插值重采樣來(lái)得到均勻采樣序列，這在一定程度上加大了計(jì)算誤差，SBF算法正是針對(duì)FFT這種缺陷提出的。
　　SBF算法是傅里葉積分的近似估計(jì)，其算法思路是用線性插值函數(shù)近似被積函數(shù)，將線性插值函數(shù)分解為有限多個(gè)相似基函數(shù)(

2、similar basis function)的線性和，對(duì)每個(gè)基函數(shù)進(jìn)行傅里葉正弦或余弦積分，其結(jié)果可表示為簡(jiǎn)潔的解析形式，故積分運(yùn)算可轉(zhuǎn)化成一些相對(duì)簡(jiǎn)單的代數(shù)運(yùn)算。本文經(jīng)過(guò)多個(gè)數(shù)值實(shí)驗(yàn)對(duì)SBF算法進(jìn)行了評(píng)估:證實(shí)SBF算法可較好地計(jì)算信號(hào)的傅里葉頻譜和重構(gòu)信號(hào)，若利用不同頻段的頻譜重構(gòu)原信號(hào)，可方便地對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解和去噪，這方面優(yōu)于FFT算法;但是在計(jì)算精度特別是重構(gòu)精度方面要差于FFT算法?；赟BF算法定義的片段譜是頻率、起始時(shí)間