SBF算法及其在心率變異分析中的應用.pdf

1、心率變異性(HRV)是指心動周期中連續(xù)兩次心跳間期(RR間期)的微小變化，對HRV信號進行分析可以準確、及時診斷一些常見的心血管疾病。HRV信號是采樣在非均勻時間點上的RR間期序列，用FFT算法進行頻譜分析之前需要插值重采樣來得到均勻采樣序列，這在一定程度上加大了計算誤差，SBF算法正是針對FFT這種缺陷提出的。
　　SBF算法是傅里葉積分的近似估計，其算法思路是用線性插值函數(shù)近似被積函數(shù)，將線性插值函數(shù)分解為有限多個相似基函數(shù)(

2、similar basis function)的線性和，對每個基函數(shù)進行傅里葉正弦或余弦積分，其結果可表示為簡潔的解析形式，故積分運算可轉化成一些相對簡單的代數(shù)運算。本文經(jīng)過多個數(shù)值實驗對SBF算法進行了評估:證實SBF算法可較好地計算信號的傅里葉頻譜和重構信號，若利用不同頻段的頻譜重構原信號，可方便地對信號進行分解和去噪，這方面優(yōu)于FFT算法;但是在計算精度特別是重構精度方面要差于FFT算法?；赟BF算法定義的片段譜是頻率、起始時間