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改进了ECG数据中的HRV分析：使用
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。
足球运动员的心率变异性和无监督的机器学习的应用
目的：本研究旨在研究足球运动员中心率变异性（HRV）参数（HRV）参数之间的关系。方法：本研究使用横截面设计来评估18至20岁的29名男运动员的HRV参数，从亚马逊地区的Macapá体育俱乐部团队随机选择。在保持正常呼吸的同时保持正常呼吸的同时保持正常呼吸，并以1,000 Hz的采样率进行了记录，以kubios hrv软件来提取时间域：正常窦间隔的平均值（MRR），正常窦（NN）间隔的标准偏差（sdnn）的标准偏差（sdnn）的平均值，均值（sdnn）的标准偏差（sdnn）的标准偏差（sdnn），均值（sdnn）的平均值（sdnn nnnnnn）。连续正常鼻窦间隔的变化超过50 ms（PNN50），频域：低频（LF），高频（HF）和LF/HF比率参数。然后，使用主成分（PC）提取和Varimax旋转对因子分析进行分析。应用对数转换[通过对数转换（LF/HF Normlog）的归一化LF/HF]，用于在因子分析之前解决此非正常性。结果：前两辆PC显示，总方差的87.4％是由原始变量解释的。LF（–0.93），HF（0.93）和LF/HF Normlog（–0.92）参数对PC1有显着贡献，也称为频域分量。相比之下，MRR（0.60），SDNN（0.91），RMSSD（0.89）和PNN50（0.79）参数对PC2有效，也称为时域分量。结论：本研究提供了影响足球运动员HRV参数的自主因素之间复杂关系的宝贵证据。识别与交感神经和副交感活动有关的两台不同的PC突出了监测HRV以优化性能和恢复的重要性。机器学习对于监测控制足球运动HRV的可能分子机制的这些变化很重要。