Spectral Analysis of Heart Rate Variability in ECG and Pulse-wave using autoregressive model

AR모델을 이용한 심전도와 맥파의 심박변동 스펙트럼 해석

The analysis of power spectrum based on linear AR model is applied widely to quantize the response of autonomic nerve noninvasively, In this paper, we estimate the power spectrum density for heartrate variability of the electrocadiogram and pulse wave for short term data(less than two minute), The time series of heart rate variability is obtained from the time interval(RRI, PPI) between the feature point of the electrocadiogram and pulse wave for normal person, The generated time series reconstructed into new time series through polynomial interpolation to apply to the AR mode. The power spectrum density for AR model is calculated by Burg algorithm, After applying AR model, the power spectrum density for heart rate variability of the electrocadiogram and the pulse wave is shown smooth spectrum power at the region of low frequence and high frequence, and that the power spectrum density of electrocadiogram and pulse wave has similar form for same subject.

선형 자귀회귀(AR) 모델을 근거로한 심박변동의 파워 스펙트럼 해석은 비침습적으로 자율신경의 반응을 정량화 하는데 폭넓게 사용된다. 본 연구는 짧은 데이터 저장(2분 미만)의 심전도와 맥파 신호의 심박변동에 대한 파워스펙트럼밀도을 추정한다 심박변동의 시계열은 정상인을 대상으로 검출한 심전도와 맥파신호의 특징점 사이의 시간간격(RRI, PPI)으로부터 구하였다. 발생된 시계열은 다항식 보간법에 의해 AR모델에 적합하게 새로운 시계열로 재구성하였다 AR모델에 의한 파워스펙트럼 밀도는 Burg 알고리즘을 사용하여 계산하였다 AR 모델을 적용한 단 구간의 심전도와 맥파의 심박변동에 대한 파워스펙트럼밀도는 저주파수와 고주파수 영역에서 매끄러운 스펙트럼 파워를 나타내고 있다. 또한 통일한 피험자의 심전도와 맥파의 파워스펙트럼밀도를 비교한 결과 유사한 모양을 나타내었다.