静息状态与实时运动状态心率变异性的对比分析

□ 徐广艳赖丽丽（.玉溪师范学院体育学院 云南 玉溪 65300；.南昌师范学院 江西 南昌 33003）

前言

心率变异性HRV通常是指连续正常心动周期之间的差异，

1、研究方式

1.1、测试对象

调查对象为2位无疾病的大学生，当中女生8名，男生24名，平均年龄在（20.2±0.8）岁。在对大学生进行测试之前要保证具有充足的睡眠，并且没有进行运动。

1.2、测试方式

测试采用的心电采集仪器为微型心电记录仪，通过记录测试对象5分钟处于静坐放松状态的心电数据信息，然后在记录经过5分钟剧烈运动状态之后的心电数据信息。

1.3、RR对间期技术的描述

一般情况下，心率变异性是通过分析RR区间进行获取的，所以应该对采集的心电数据进行R波的计算，进而获得RRI。通过采用Hilbert可以变换R波提取，Hilbert变换是一种线性变换，对某个心电信号而言，其公式为：

通过公式（1）可以得出，和时间无关的量在进行变换前后不发

同时通过对公式（2）进行变换，能够得到：

由于

公式（4）中的sgnf是函数的符号，当f＞0时为1，当f=0的时候为0，当f＜0的时候为-1。因此，在对心电信号中的Hilbert进行变换的时候，可以表示成：

因为Hilbert本身就是奇函数。所以，在对信号进行Hilbert变化以后，心电信号的拐点就对应变换信号的一个过零点，通过过零点Hilbert可以变换成一个极值点，然后通过采用Hilbert的特点，就可以确定出心电信号当中的R波的位置，如图1所示，进而可以得出RRI。

图1 所示通过采用Hilbert变换的R波可以获取RRI的计算

1.4、对心率变异性时域分的分析

通过采用统计法对RRI序列进行统计学分析，可以准确的得到心率变异性时域参数，一般主要有所有正常窦性RRI的均值Mean RR、标准差 以及附近RRI之间的均方根RMSSD等。其中，有关这两个的公式为：

公式（6）（7）中，N 通常代表所有正常窦性 RRI总数，RRi以及RRi+1分别代表第i和第i+1个RRI，其中就是所有N个RRI的平均值。

1.5、心率变异性频域分析

通过采用自回归模型可以对RRI序列进行功率谱密度探究，进而可以得到心率变异性参数，其中主要有高、低品功率、总功率以及极低频率等。其中HFnorm和LHnorm计算公式为：

通过对剧烈运动状态的模式进行研究，可以得出HFpeak的频率都小于0.7赫兹。所以，定义TP的频率为0.42-0.16赫兹；定义VLF的频率为0-0.05赫兹；定义LF的频率为0.04-0.15赫兹；定义HF的频率为0.15-1.0赫兹。如图2所示，是一位测试者在进行剧烈运动的过程中的5分钟功率谱，以图可以获得，HFpeak的频率为0.5赫兹，HF的频率在1.0赫兹以内。

图2 所示测试者在剧烈运动状态下对PSD的分析

1.6、心率变异性散点图

Poincare散点图通常是以横轴作为X、纵轴作为y的坐标系，x轴的数值主要表示间期RRn。Y的纵轴主要表示间期RR（n+1）。大部分研究者通常都是采用椭圆的方式对Poincare散点图进行分析，椭圆的短轴SD1和长轴SD2主要是定量分析的重要指标。

1.7、心率变异性去趋势波分析

Peng等相关人员，在十九世纪九十年代首次提出DFA算法对DNA内的分子链进行检测之后，该算法就被应用到了分析心跳实践序列的分形尺度指数和相关的研究。DFA计算法可以对一个给定的长度为N的RRI序列RRi进行计算，对整个时间序列虑去其平均值可以求出积累量 y（k），其公式为：

然后通过把积累量y（k）分成相互不重合长度为n的许多个子系列，同时在每一个子序列中通过线性最小方差法可以获取其趋势 yn（k），然后可以对波动函数 F（n）进行计算，其公式为

DFA的量化参数又被称为分型尺度指数α，并且还可以通过子序列长度n的双对数图的斜率，从而得到关系式，并且DFA在n接近16的时候，会出现相互交叉的状态，二者之间呈现相反的趋势。所以通过α分解成度指数。短时分形尺度指数和长时分形尺。

1.8、统计学方法

通过采用SPSS17.0软件对实验统计学数据进行处理，其结果可以用均值±标准差进行表示，二者之间的比较通常可以采用t或者′、进行检验，用p＜表示心率变异性，具有统计学意义。

2、测试结果

通过对测试者静坐和跑步5分钟心率变异性时域参数、频域参数以及Poincare散点图参数等分子结果表示，如表1所示。依据统计结果显示，跑步状态的时域参数、频域参数、Poincare散点图等参数和静坐状态下相比具有非常明显的降低，其差异都具有统计学意义P＜0.001；长时尺度分形字数（α2）和静坐状态下相比具有明显的升高，其差异具有显著的统计学意义P＜0.05，然而对于其他参数而言无任何统计学意义P＞0.05。

表1 所示剧烈运动状态和静坐状态5分钟HRV参数

通过对心率变异性频域进行分析，可以采用固定频段法对LF以及HF频段进行划分。一般将LF定义为（0.04-0.15）Hz，把HF定义成（0.15-0.4）Hz。虽然目前已经对HF的带宽变成了（0.15-0.1）Hz，然而由于LF是交感神经和迷走神经共同作用的混合带，呼吸频率和呼吸深度对固定频段造成的影响很大，从而导致了LFnorm、HFnorm和HF/LF无法正确的反映出运动对HRV的影响，这也是造成剧烈运动中HF/LF出现研究结果不一样的重要原因。

3、测试结论

通过采用微型心电记录仪记录32位大学生静坐和跑步两种状态5分钟心电数据，然后在利用Hilbert变换对R波提取可以得到RR间期序列，左后可以对HRV心率变异性时域参数、频域参数、去趋势波动等进行分析。通过对上述数据分析显示，剧烈运动状态下的时域参数、频率参数、Poincare散点图比静坐状态下明显下降，差异都具有统计学意义P＜0.001；长时尺度分形字数（α2）和静坐状态下相比具有明显的升高，其差异具有显著的统计学意义P＜0.05，然而对于其他参数而言无任何统计学意义P＞0.05。

本次研究结果可以很好的作为HRV心率变异性在运动生理学和健康医学中的使用，并且提供了特征参考指标和统计学依据。本文虽然对静息状态下和运动状态下HRV心率变异性进行分析，但是对运动负荷分析HRV心率变异性参数具有非常大的应用价值。