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HRV心率變異性分析軟件的技術(shù)要求

更新時(shí)間:2020-09-16      點(diǎn)擊次數(shù):3387
1、可視化Chart與導(dǎo)出數(shù)據(jù)模塊:

包括原始數(shù)據(jù)Raw Data、處理數(shù)據(jù)Processed、心率HR、IBI間期、R峰值以及整體報(bào)告。

2、信號(hào)處理模塊:

處理方法包括數(shù)字濾波和R點(diǎn)提取。數(shù)字濾波包含四種,分別為小波去噪(Wavelet Filter)、高通(High Pass)、低通(Low Pass)、帶阻(Band Stop),用以濾除噪音干擾,從而得到有用的PPG信號(hào);
R點(diǎn)提取包括R峰提取(R-Peak Extraction)、異常點(diǎn)檢測(cè)(Ectopic Detection)、異常點(diǎn)矯正(Ectopic Correction)。用戶可根據(jù)需要自定義輸入?yún)?shù),可選擇多種處理方法進(jìn)行一次處理;也可增加、刪除已選擇的處理方法。手動(dòng)信號(hào)校正方法包括線性插值(Linear interpolation)、樣條差值(Spline interpolation)以及通過(guò)復(fù)制信號(hào)區(qū)域進(jìn)行插值。

3、信號(hào)分析模塊:


信號(hào)分析模塊包括時(shí)域分析、頻域分析和非線性分析三種,三者可實(shí)現(xiàn)自由轉(zhuǎn)換。


①時(shí)域分析(Time Domain):包括全程記錄期間所有N-N間期的均值(MeanIBI)、全程記錄期間所有N-N間期的標(biāo)準(zhǔn)差(SDNN)、全程記錄期間所有N-N間期的標(biāo)準(zhǔn)差平均值SDANN、相鄰N-N間期差值的標(biāo)準(zhǔn)差(SDANN Index)、相鄰N-N間期之差的標(biāo)準(zhǔn)差(SDSD)相鄰N-N間期差值的均方根(RMSSD)、相鄰N-N間期之差大于50ms的比例(PNN50)、相鄰N-N間期之差大于20ms的比例(PNN20)。SDNN與總體變異性相關(guān),而RMSSD與副交感神經(jīng)影響心率的活動(dòng)有關(guān)。


②頻域分析(Frequency Domain):運(yùn)用參數(shù)模型法和快速傅里葉變化將時(shí)域分析信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域分析信號(hào),用以表達(dá)不同頻率的變異數(shù)量,包括:高頻段(HF 0.15-0.4Hz)、低頻段(LF 0.04-0.15Hz)、極低頻段(VLF 0.0033-0.04Hz)和超低頻段(ULF 0-0.0033Hz),并對(duì)信號(hào)進(jìn)行功率譜密度分析。從功率譜密度中確定信號(hào)的頻帶,將在功率譜分析圖中以不同的顏色區(qū)分。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)包括Power、Power Percent、Power Norm以及Peak、Total Power、LF/HF指標(biāo)統(tǒng)計(jì)。


③非線性分析:散點(diǎn)圖分析(Pioncare),利用R-R間期變化繪制圖像,包含了HRV的線性和非線性的變化趨勢(shì)了,給出了心臟波動(dòng)的直觀顯示,能揭示非線性過(guò)程和非周期性運(yùn)動(dòng)。同時(shí)引入了向量長(zhǎng)度指數(shù)和向量角度指數(shù),分別反映R-R間期的變化程度和相鄰R-R間期的變化程度。參數(shù)包含垂直偏差SD1,水平偏差SD2;差值散點(diǎn)圖(Scatter):時(shí)間序列中連續(xù)的速率值之間的相關(guān)性,以連續(xù)三個(gè)IBI點(diǎn)做差值得到一個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)做圖,得到四個(gè)象限的值。參數(shù)指標(biāo)包括:一象限點(diǎn)的個(gè)數(shù)A++、第三象限點(diǎn)的個(gè)數(shù)B--。



人因工程與工效學(xué)

人機(jī)工程、人的失誤與系統(tǒng)安全、人機(jī)工效學(xué)、工作場(chǎng)所與工效學(xué)負(fù)荷等

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從安全的角度和著眼點(diǎn),運(yùn)用人機(jī)工程學(xué)的原理和方法去解決人機(jī)結(jié)合面安全問(wèn)題

交通安全與駕駛行為

人-車-路-環(huán)境系統(tǒng)的整體研究,有助于改善駕駛系統(tǒng)設(shè)計(jì)、提高駕駛安全性、改善道路環(huán)境等

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ErgoLAB可實(shí)現(xiàn)桌面端、移動(dòng)端以及VR虛擬環(huán)境中的眼動(dòng)、生理、行為等數(shù)據(jù)的采集,探索產(chǎn)品設(shè)計(jì)、人機(jī)交互對(duì)用戶體驗(yàn)的影響

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消費(fèi)行為與神經(jīng)營(yíng)銷

通過(guò)ErgoLAB采集和分析消費(fèi)者的生理、表情、行為等數(shù)據(jù),了解消費(fèi)者的認(rèn)知加工與決策行為,找到消費(fèi)者行為動(dòng)機(jī),從而產(chǎn)生恰當(dāng)?shù)臓I(yíng)銷策略使消費(fèi)者產(chǎn)生留言意向及留言行為

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