本资源提供了一个用Java编写的工具包，用于从RR间期序列中计算和分析心率变异性（HRV）的时域指标。适合进行心脏健康研究或相关算法开发使用。
心率变异性（Heart Rate Variability, HRV）是一种衡量心脏自主神经系统的复杂性和功能性的非侵入性方法。HRV分析可以提供关于心血管健康、压力反应及睡眠质量等多方面的信息。在这个项目中，我们将关注时域分析，这是一种评估HRV的基础方法。
时域分析主要考察RR间期（即连续两次心跳之间的间隔时间）的统计特性。以下是常用的几个时间领域指标：
1. 平均RR间期（Mean RR）：所有RR间期平均值，表示心脏的平均搏动周期。
2. 标准差（SDNN）：所有RR间期内的标准偏差，反映了HRV的整体变化范围。较高的SDNN通常意味着更好的心血管健康。
3. 最大与最小RR间期（Max RR & Min RR）：分别代表记录期间最长时间和最短时间的心跳间隔，用于了解HRV的动态变化范围。
4. 连续两个RR间期差值平方根平均值（RMSSD）：侧重于短期变异性，并且与副交感神经系统活动相关联。
5. 平均NN间期标准差（SD1）和长RR间期标准差（SD2）：Petrosian方法中将RR间隔分为短和长两类，其中SD1表示短RR间的变异情况，而SD2则代表长时间段的变异性。比例 SD1/SD2 反映了HRV的不对称性。
6. 去除异常值后的平均RR间期（Mean NN）：去除异常数据后计算得出的心脏间隔时间均值，更稳定且常用于临床分析中。
7. 指数移动平均（EMA）：通过不同权重的RR间期求和来平滑数据，帮助检测长期趋势变化。
8. 运动指数（MAI）：连续三个RR间的平均心率波动情况评估指标。
9. 五分位间距（IQR）：第25百分位数到第75百分位数的差异值，反映HRV中间范围的变化，并且对异常数据不敏感。
在使用Java进行心率变异性时域分析的过程中通常包括以下步骤：
1. 数据预处理：读取并清洗心电信号或RR间期数据。
2. 计算各项时间领域指标：根据上述定义编写代码计算每个指标值。
3. 结果可视化：绘制如直方图和散点图（例如Poincaré plot）等图表，帮助理解HRV特性。
4. 解释结果：对比正常范围或与其他个体的数据进行比较，评估个人的HRV状态。
本项目旨在通过一系列RR间隔计算心率变异性时域指标。对于开发者而言，这是深入了解生物信号处理和数据分析的一个宝贵资源。
5星
