建立在小波变换基础上的心率变异信号的仿真建模和分解

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心率变异性(HeartRateVariability,简记为HRV)是无创检测心脏自主神经调节功能的一种手段,是近年来心电信号处理领域的一个前沿研究热点.考虑到HRV仿真建模的重要性和对HRV信号的1/f成分和非1/f成分分解开,分别处理的必要性,本文建立了基于小波逆变换的HRV信号仿真模型。用该模型仿真的HRV信号不仅包含谐波部分还反映了1/f部分,并且能准确地控制谐波部分的频率。仿真结果表明该模型能较好地仿真出时域、频域特征都接近实际HRV信号的HRV信号.针对1/f过程的特点,本文提出了基于小波变换的方法将HRV信号的1/f成分和非1/f成分在时域上分解开的算法.分解结果表明服这种算法的可行性。 Heart rate variability (HRV) is a measure of non-invasive detection of cardiac autonomic nervous system function and is a frontier research hotspot in the field of ECG signal processing in recent years. Considering the importance of HRV simulation modeling and the necessity of separate processing of 1 / f components and non-1 / f components of HRV signals, a simulation model of HRV signals based on inverse wavelet transform is established in this paper. The HRV signal simulated with this model contains not only the harmonic part but also the 1 / f part, and the frequency of the harmonic part can be accurately controlled. The simulation results show that the proposed model can simulate the HRV signals in real time and frequency domain close to the actual HRV signals. Aiming at the characteristics of 1 / f process, this paper proposes an algorithm based on wavelet transform to decompose the 1 / f and non-1 / f components of HRV signal in the time domain. The decomposition results show the feasibility of this algorithm.
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