基于改进滑窗迭代DFT的动态脉率变异性提取

摘要

针对现有脉率变异性(PRV)提取方法对噪声、采样频率敏感,计算量大等不足,提出一种可从动态脉搏信号基波分量中提取PRV信号的方法。通过对滑窗迭代DFT进行简化以及自适应调整滑动窗口的宽度,提高计算脉搏信号基波的速率和准确性。同时,采用动态差分阈值与人工检测相结合的方法提取PRV信号,作为标准分析所提出方法的准确性。将所提出方法用于提取不同采样频率、受不同噪声污染以及被试者休息、视觉疲劳、心律不齐等状态下脉搏信号的PRV信号;设计实验,验证其提取动态脉率变异性(DPRV)信号的准确性和实时性。结果表明在不同采样频率、不同噪声水平以及被试者处于不同状态下,该算法仍然保持着很高的准确性;并可以准确地提取动态脉率变异性信号。