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抽象心率变异性（HRV）分析是评估自主神经系统调节和心血管健康的重要工具。本研究通过使用MATLAB代码并将其性能与广泛使用的软件工具（Kubios和GHRV）进行比较，探讨了改进的HRV分析技术。在四个不同条件下的十个受试者（基线，休息，Stroop颜色任务和冥想）中的十个受试者的心电图（ECG）数据收集和分析。该研究重点是开发和实施MATLAB中的新算法进行HRV估计，从而对现有方法进行了全面的比较。该研究研究了通过MATLAB实施获得的HRV分析结果的准确性和可靠性，与Kubios和GHRV相比。MATLAB代码被优化，以增强计算速度和准确性，从而实时处理ECG数据。结果表明，使用拟议的MATLAB实现，HRV分析的显着改善。提出的MATLAB代码和Kubios对于高频功能具有相似的精度，精度为85％。GHRV的PNN50精度为100％，表明其在匹配参考数据方面的准确性很高。比较分析证明了在不同实验条件下的不同HRV指标。此外，结果突出了Kubios和GHRV之间研究方法的差异，展示了其在临床和研究环境中广泛采用的潜力。本研究不仅提出了先进的HRV分析方法，而且还提供了有关现有软件工具可靠性的宝贵见解。这些发现为研究人员和临床医生为其特定应用选择HRV分析工具时提供了明智的选择，以确保对心血管健康和自主神经系统功能的准确有效评估。有必要进行进一步的研究和验证，以建立跨不同人群和实验范式的拟议方法的鲁棒性和概括性。
改进了ECG数据中的HRV分析：使用
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