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关于心率变异性(HRV)的程序相关性

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本文探讨了心率变异性（HRV）与各种生理和心理因素之间的关系，并分析了影响HRV变化的相关软件或应用程序的作用机制及其科学依据。 从MIT-BIH心电数据库中的信号中提取相关的心率变异性信息，并包括一些信号处理程序。

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  • 关于心率变异性(HRV)的程序相关性
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    本文探讨了心率变异性（HRV）与各种生理和心理因素之间的关系，并分析了影响HRV变化的相关软件或应用程序的作用机制及其科学依据。 从MIT-BIH心电数据库中的信号中提取相关的心率变异性信息，并包括一些信号处理程序。
     
  • 心率变异性（HRV）
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    心率变异性（HRV）是指心跳间隔随时间变化的程度，是评估自主神经系统的功能和心血管健康的重要指标。 心率变异性（HRV）信号提取及时间频率域分析涉及对心脏电信号的详细研究，旨在通过多种方法评估心血管系统的自主神经调节功能。这一过程通常包括从原始的心电图数据中准确地识别出RR间期序列，并进一步进行时频分析以揭示不同时间段内的动态变化特征。
     
  • HRV分析：Python心率变异性工具包
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    HRV分析：Python心率变异性工具包是一款专为研究人员和开发者设计的开源库，利用Python语言提供全面的心率变异性数据处理与分析功能。 HRVanalysis是用于对RR间隔进行心率变异性分析的Python模块，建立在SciPy、AstroPy、Nolds和NumPy的基础上，并根据GPLv3许可分发。该库自2018年7月开始开发，属于研发团队项目的一部分，由Robin Champseix维护。 安装/先决条件 用户可以通过pip简单地安装hrv-analysis： ``` $ pip install hrv-analysis ``` 也可以通过克隆存储库并运行`python setup.py install`来安装： 依存关系 HRVanalysis需要以下环境： - Python（>=3.6）
     
  • HRV分析：一套用于从心电图数据集中提取心率变异性和进行功率谱分析的程序
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    简介：本程序专为从心电图数据中提取心率变异性（HRV）并执行功率谱分析而设计，助力深入研究心脏自主神经系统活动。 HRV分析涉及一组用于从心电图数据集中提取心率变异性及其功率谱的程序。 对于功率谱分析，采用了四种不同的方法：a) 傅立叶变换 b) 韦尔奇周期图（基于傅立叶） c) Burg 自回归 d) Yule-Walker 自回归 如果您需要使用或修改这些程序，请参考以下文献： ML Stavrinou、GC Sakellaropoulos、E. Trachani、V. Sirrou、P. Polychronopoulos、G. Nikiforidis 和 E. Chroni 的《心率变异性光谱分析中的方法论问题：在癫痫患者中的应用》，发表于生物医学信号处理和控制期刊，第 13 卷，第 1-7 页，2014 年。 此外，在以下论文中也使用了这些程序： E. Trachani、C. Constantoyannis、GC Sakellaropoulos 和 ML Stavrinou 的《不受深部脑刺激影响的帕金森病心率变异性》。
     
  • HRV脉搏波及HRV非线性分析_脉搏信号_心率变异性研究；小波去噪技术应用
    优质
    本研究聚焦于HRV（心率变异）的脉搏波分析及其非线性特性，探讨了小波去噪技术在优化脉搏信号质量方面的应用，深入探究心率变异性对健康评估的重要性。 实现脉搏波信号心率变异性分析。
     
  • 关于log算法的程序相关性
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    本文章探讨了Log算法在编程中的应用及其与其他算法之间的关系和相互影响。通过对Log算法的研究，分析其在提高程序效率、优化数据结构等方面的作用，并讨论了它与其它算法结合的可能性和优势。 用MATLAB编写一个程序，首先进行高斯滤波处理，然后应用LASI算法，最后计算信号的过零点。
     
  • 基于心率变异性的睡眠分期方法
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    本研究提出一种利用心率变异性分析进行睡眠自动分期的方法，旨在提供非侵入性、高精度的睡眠质量评估工具。 研究睡眠分期对于检测、预防和治疗睡眠疾病具有重要的临床意义。
     
  • HRVAS: 心率变异性分析软件 v1.0.0
    优质
    HRVAS是一款专为研究与临床应用设计的心率变异性分析软件，提供全面而精确的数据解析功能，帮助用户深入理解心脏自主神经系统的活动状态。 国外开发的一款免费软件能够实现对心率的分析功能，并且该功能非常强大。
     
  • 音乐算法的MATLAB程序（涉及信号的相关性和非相关性）
    优质
    本程序利用MATLAB实现多种音乐信号处理技术，重点探讨和分析信号之间的相关性和非相关性特征。通过编程实践加深对音乐信息提取与处理的理解。 传统音乐算法的MATLAB代码涵盖了相关信号与非相关信号的情况。
     
  • 基于心率变异性信号的情感识别方法——emoHR：ELM分类器Matlab代码及相关技术探讨
    优质
    简介：本文介绍了一种利用心率变异性的信号进行情感识别的方法emoHR，并详细介绍了支持向量机（ELM）分类器在Matlab环境下的实现及应用，深入讨论了相关技术和实践问题。 榆木分类器emoHR：HRV的维度影响识别 该代码用于以下研究： LA Bugnon, RA Calvo 和 DH Milone 的 HRV的维度影响识别：一种基于监督的SOM和ELM的方法（将出现在IEEE情感计算交易中，2017年）。 根据GNU GPL许可协议，此代码可用于学术目的，并允许修改或分发。提供了一种监督自组织图(sSOM)以及两种类型的极限学习机(kELM 和 nELM)。 为了快速测试这些方法，可以在Web演示应用程序上进行尝试（需要使用Web浏览器）。要运行该代码，请在Matlab软件 (R2013 或更高版本) 中执行 main.m 文件。本实现中使用的特征集是从RECOLA数据集中提取的简化版，并且仅利用心率变异性(HRV)作为输入来估计唤醒和化合价两个目标。 脚本输出包括相关一致性系数(ccc)，分类器结果以及sSOM图形解释。分类器超参数位于 config 文件中，可以在“参数”结构内进行修改。可以通过将其他功能添加到“功能”文件夹并复制方法使用的数据结构来使用额外的功能。HRV特征可以直接从RECOLA数据集中获取。