一种基于心源性信号的运动负荷水平的估计方法

摘要

本发明公开一种基于心源性信号的运动负荷水平的估计方法，首先在“静息——运动”实验中从心电、逐拍血压、光电容积波中提取大量特征，然后从中筛选出个体化运动负荷敏感指标，构成个体化运动负荷敏感指标向量；并根据个体化运动负荷敏感指标向量通过数值计算方法估计出运动负荷估计方程的系数；最后在实际运动状态或非运动状态下，将在实时检测计算得到的心电、逐拍血压、光电容积波特征参数中筛选个体化运动负荷敏感指标向量代入负荷估计方程进行实际运动负荷水平估计。采用本发明的技术方案，避免了单一孤立指标估计运动负荷水平的局限性，通过多种心源性信号准确、全面地估计运动负荷水平。

主权项

一种基于多种心源性信号的运动负荷水平的估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、在“静息——运动”实验中从心电、逐拍血压、光电容积波中筛选出个体化运动负荷敏感指标，建立个体化运动负荷敏感指标向量，包括以下步骤：步骤S1.1、静息期与运动期的心电、逐拍血压、光电容积波的同步采集；步骤S1.2、心电和光电容积波消噪；步骤S1.3、心电和光电容积波特征点检测；步骤S1.4、心电和光电容积波特征参数提取；步骤S1.5、对心电和光电容积波特征参数进行中值滤波；步骤S1.6、根据滤波后的心电特征参数、光电容积波特征参数以及逐拍血压特征参数采用t检验方法比较心电、逐拍血压和光电容积波各特征在静息期与运动期存在的显著性差异，以差异显著性水平P<0.05为标准，筛选出个体化运动负荷敏感指标，这些敏感指标构建个体化运动负荷敏感指标向量；步骤S2、计算运动负荷估计方程系数，包括以下步骤：步骤S2.1、设运动负荷估计方程为：其中，aj和b为负荷方程系数，{x_i}为自变量，y为因变量；步骤S2.2、将运动负荷敏感指标向量作为自变量{x_i}；步骤S2.3、根据心率值HR构建因变量y，其中，c=220‑yr+d，yr为年龄，d为与身体体质、性别、健康情况有关的修正量：步骤S2.4、将{x_i}与y带入运动负荷估计方程，通过最小二乘法计算出系数向量{a_i}与标量b。步骤S3、在实际运动状态或非运动状态下进行运动负荷水平估计，包括：步骤S3.1、受试者处于任意形式的运动负荷下，实时对心电、逐拍血压、光电容积波同步采集；步骤S3.2、心电和光电容积波消噪；步骤S3.3、心电和光电容积波特征点检测；步骤S3.4、心电和光电容积波特征参数提；步骤S3.5、对心电和光电容积波特征参数进行中值滤波；步骤S3.6、在实时检测和计算得到的心电特征参数、光电容积波特征参数、逐拍血压特征参数中筛选出步骤S1中个体化运动负荷敏感指标，并将所述个体化运动负荷敏感指标向量作为{xi}带入由步骤S2中确定的运动负荷估计方程系数{ai}与b构成的负荷估计方程，计算出运动负荷水平。步骤S3.7、对S3.6得到的运动负荷水平进行判断，运动负荷水平取值范围为[0，1]，其中”1”代表达到生理最大承受运动负荷水平，”0”代表无运动负荷；如果计算得到的数值大于1，则运动负荷水平为1，如果计算得到的数值小于0，则运动负荷水平为0。