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心电与脉搏信号分析

自动化多角度分析模式 ：基于自动识别/自定义整段、场景、事件及片段分析，满足对时间点或时间段内数据趋势变化的精确分析。支持状态识别研究的自动化处理，如疲劳状态、认知负荷，输入研究时间段参数，自动化完成特征值提取与分析。

数据处理与特征点提取 ：系统内置多种信号处理方式，包括小波、高/低通滤波等对原始信号进行处理，自动标记r峰值点（包括异常值检测、异常点矫正），提取ibi间期，进行数据统计与分析，可一键导出.csv文件。

数据统计与可视化报告： 支持ibi间期的时域统计、经fft转换的频域数据以及非线性分析，从不同角度挖掘数据信息。支持一键导出原始数据、处理数据、统计分析数据以及结果的可视化报告，更加可靠与丰富。

多模态数据同步交叉统计 ：支持hrv数据信号与多模态数据进行交叉统计分析，包括行为、眼动、脑电、动作捕捉以及其他的生理电信号数据，实现多维度的结果验证与多模态数据更精确的的状态识别。

hrv高级数据处理分析模块可以结合人机环境同步平台和生理记录系统采集到与hrv指标相关的生理信号进行离线处理和分析。可对信号进行自由选择、放大、缩小，便于浏览数据；在整体呈现数据的基础上，还可以根据片段、事件、场景三种分割方式进行数据呈现与分析；可导出ascii格式的原始数据、处理后数据和分析后数据；并可导出可视化分析报告。

技术要求：

1、信号处理模块：

处理方法包括数字滤波和r点提取。数字滤波包含四种，分别为小波去噪（wavelet filter）、高通（high pass）、低通（low pass）、带阻（band stop），用以滤除噪音干扰，从而得到有用的ppg信号；

r点提取包括r峰提取（r-peak extraction）、异常点检测（ectopic detection）、异常点矫正（ectopic correction）。用户可根据需要自定义输入参数，可选择多种处理方法进行一次处理；也可增加、删除已选择的处理方法。

手动信号校正方法包括线性插值（linear interpolation）、样条差值（spline interpolation）以及通过复制信号区域进行插值。

2、信号分析模块：

信号分析模块包括时域分析、频域分析和非线性分析三种，三者可实现自由转换。

a.时域分析（time domain）：包括全程记录期间所有n-n间期的均值（meanibi）、全程记录期间所有n-n间期的标准差（sdnn）、全程记录期间所有n-n间期的标准差平均值sdann、相邻n-n间期差值的标准差（sdann index）、相邻n-n间期之差的标准差（sdsd）相邻n-n间期差值的均方根（rmssd）、相邻n-n间期之差大于50ms的比例（pnn50）、相邻n-n间期之差大于20ms的比例（pnn20）。sdnn与总体变异性相关，而rmssd与副交感神经影响心率的活动有关。

b.频域分析（frequency domain）：运用参数模型法和快速傅里叶变化将时域分析信号转换为频域分析信号，用以表达不同频率的变异数量，包括：高频段（hf 0.15-0.4hz）、低频段（lf 0.04-0.15hz）、极低频段（vlf 0.0033-0.04hz）和超低频段（ulf 0-0.0033hz），并对信号进行功率谱密度分析。从功率谱密度中确定信号的频带，将在功率谱分析图中以不同的颜色区分。统计数据包括power、power percent、power norm以及peak、total power、lf/hf指标统计。

c.非线性分析：散点图分析（pioncare）,利用r-r间期变化绘制图像，包含了hrv的线性和非线性的变化趋势了，给出了心脏波动的直观显示，能揭示非线性过程和非周期性运动。同时引入了向量长度指数和向量角度指数，分别反映r-r间期的变化程度和相邻r-r间期的变化程度。参数包含垂直偏差sd1，水平偏差sd2；差值散点图（scatter）：时间序列中连续的速率值之间的相关性，以连续三个ibi点做差值得到一个坐标点做图，得到四个象限的值。参数指标包括：一象限点的个数a 、第三象限点的个数b--。

3、可视化chart与导出数据模块：包括原始数据raw data、处理数据processed、心率hr、ibi间期、r峰值以及整体报告。