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心率变异性自回归模型分析中确定佳阶数的方法研究
基于自回归(AR)模型的心率变异性(HRV)分析技术广泛用于自主神经系统功能状态评价,其中AR模型阶数的选择对于HRV分析结果的准确性有重要的影响,本文研究了AR模型佳阶数的确定方法.从46名健康成年受试者自然呼吸下的心电信号中提取心跳间期时间序列,用终预测误差小准则来计算AR模型佳阶数,用Burg算法求解AR模型系数,并对残差序列进行白化检测来验证AR模型阶数的合理性.将该方法获得的HRV频域参数(包括总功率、低频功率、高频功率、低高频功率比以及标准化低频功率)与Kubios-HRV分析软件计算得到的结果作对照分析.结果表明通过该方法获得的HRV的5个频域参数均与Kubios-HRV分析软件的结果高度相关(相关系数r大于0.95),除总功率指标外,均无显著差异,对应的Bland-Altman图也有大于95％的点分布在一致性界限内.优化的基于AR模型的HRV分析算法能获得准确的HRV分析结果,与常用的HRV分析软件Kubios-HRV的结果有很好的一致性.
