УДК 615.471
Синютин С.А., Захаревич В.Г.
АНАЛИЗ СТРЕССА ПО ДАННЫМ ВАРИАЦИОННОЙ ПУЛЬСОМЕТРИИ С ПОМОЩЬЮ WAVELET ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
Южный федеральный университет, Ростов-на-Дону, Большая Садовая, 105/42, 344006.
UDC 615.471
Siniutin S.A., Zakharevich V.G.
USING WAVELET TRANSFORM IN STRESS ANALYSIS BY VARIATION PULSOMETRY DATA
Southern Federal University, Rostov-on-Don, Bolshaya Sadovaya st, 105/42, 344006.
Статья посвящена анализу стресса физиологичными методами, использующими данные вариационной пульсометрии с помощью wavelet преобразования. Показано, что для анализа нестационарного ряда RR-интервалов можно использовать дискретное wavelet преобразование. Наиболее четкое частотное разделение спектра RR-интервалов дает вейлет Мейера, однако в вычислительном отношении он является наиболее трудоемким. Для обработки ряда RR-интервалов в реальном времени наиболее подходящим является вейвлет Р. Койфмана 4-го порядка. Результаты применения разработанной методики определения основного индикатора стресса – отношения LF/HF для стационарных рядов практически совпадает с традиционным методом, но, в отличии от него применима и в нестационарных случаях.
Ключевые слова: wavelet преобразования, RR-интервалы, стресс.
This article describes the stress analysis with physiological methods using wavelet transform of variation pulsometry data. It is shown that for non-stationary RR-interval series one can use discrete wavelet transform. The Meyer wavelet gives the most distinct frequency division of RR-interval spectrum but it is also the most complicated wavelet for computing. For real-time RR-interval series processing the most useful wavelet is Coifman 4-th order wavelet. Results of developed main stress indicator defining method – LF/HF relation for stationary series is almost a match to traditional method. But unlike the traditional method it can be used also in non-stationary cases.
Key words: wavelet transform, RR-interval, stress.