Kubios HRV软件在心理应激分类中的应用研究

论文总字数：25467字

摘 要

在现实生活中，人们承受着来自学习、工作和生活等各个方面的压力，但是并不是每一个人都能很好的处理这些压力。人们想要有效地调节与控制心理压力，仅靠单纯的心理辅导和思想教育是不够的，心率变异性(HRV，Heart rate variability)是指心率或者心跳变化的快慢随时间所发生的细微差异,能够反映出人体自主神经,交感神经和迷走神经对心血管系统调节能力的强弱和变化,同时可以用于分析心脏做功的强度。近三十年来，心率变异性作为评价自主神经系统功能的良好指标已广泛用于临床医学以及情绪的生理心理学研究中。

Kubios HRV是一款英文的免费软件，它有多种不同的分析选项，可以进行心率变异性信号的时域、频域和非线性分析，并且软件界面易于使用，本课题应用Kubios HRV软件处理驾驶应激ECG信号，计算得到HRV的时域和频域特征，分析了其与stress之间对应的规律性变化。研究发现，随着应激强度的提高，心率降低，高频部分升高。在特征值的分类处理方面，选择SVM分类器，本课题完成了SVM分类器的核函数和基础知识的调研工作。

本课题研究表明，Kubiso HRV软件可以有效提高HRV分析方法的计算效率，从而为心理应激的分类识别奠定扎实的研究基础。在后续的工作中可以将软件和传感器结合，通过分类数据标准，实现在手机APP平台完成对驾驶员心理应激强度的检测。

关键词：心理应激、KubisoHRV软件、心率变异性、支持向量机

Application software Kubios HRV psychological stress Classification

Abstract

Stress has become an embedded part of our life, being stressed by our financial worries, our job, etc. Stress causes physical illnesses, such as heart attacks,

Arthritis, and chronic headaches or psychological diseases like mental illness, anger, anxiety, and depression. There are several research works coming up to resolve the limitations on measuring, analyzing and identifying the human stress levels Amongst the many stress monitoring methods the more reliable method to determine the human stress level is to use physiological signals. The Heart Rate Variability (HRV) determined from ECG signal, an efficient parameter to detect the stress level is used in this work. The features extracted from HRV are given as input, to the Hierarchical classifier, to classify the stress into one of the four levels.as no stress, low stress, medium stress and high stress.

Heart rate variability in the time domain analysis, as the pressure level rises, MRR reduced, MHR increased, but each person's heart rate reference standard by the impact of physical fitness, not everyone's heart rate are the same, so stress can only be judged according to their degree of change trends. In the field study of heart rate variability in frequency, in comparison HRV signal and the degree of stress can be found in real-time, frequency-domain signal is not suitable for real-time changes to reflect the degree of psychological stress, but on the whole, the degree of psychological stress The higher the frequency domain, the low frequency portion increases to reduce the high frequency portion.

In the sorting process eigenvalues choose SVM classifier, this experiment completed the SVM classifier research work and the basics of kernel functions in the next work, it is important to learn to use MATLAB software, the completion of the SVM classifier subsequent improvements have been prepared to improve the classification performance.

KEY WORDS: stress, KubiosHRV，HRV, SVM

目 录

摘要 I

Abstract II

第一章 绪言 1

1.1 研究背景和意义 1

1.1.1 驾驶员心理应激研究的背景 1

1.1.2 应激的基本概念 1

1.1.3 应激强度检测方法 2

1.2 国内外HRV研究的现状 2

1.3 研究内容 2

第二章 心率变异性HRV相关介绍 4

2.1 ECG信号 4

2.2 心率变异性 4

2.2.1 基本概念 4

2.2.2 研究方法 5

2.2.3 信号的预处理 6

2.3 Kubios HRV软件 6

2.3.1 软件介绍 6

2.3.2 软件功能 7

2.3.3 软件的数据输入格式 8

2.3.4 用户界面 8

第三章 HRV数据的获取 9

3.1 数据的介绍 9

3.2 数据库的获取 9

3.3 预处理 10

第四章 KubiosHRV软件的应用研究 11

4.1 HRV时域特征的计算 11

4.1.1 算法公式 11

4.1.2 数据处理 11

4.1.3 研究小结 16

4.2 频域特征的计算 16

4.2.1 算法公式 16

4.2.2 数据处理 16

4.2.3 研究小结 19

4.3 特征分类算法的前期工作 19

4.3.1 研究思路 19

4.3.2 支持向量机SVM算法 19

4.3.3 分类性能评估 21

4.3.4 已做工作和展望 22

第五章 总结与展望 23

5.1 工作总结 23

5.2 工作展望 24

致 谢 24

参考文献（References） 25

第一章 绪言

1.1 研究背景和意义

1.1.1 驾驶员心理应激研究的背景

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