摘要
心率（HRV）的变异性被广泛研究，因为它包含有关自主神经系统（ANS）活动的信息。然而，HRV受呼吸影响，与ANS活动无关。因此，在HRV分析中包含呼吸信息以正确解释结果非常重要。本文中，我们建议记录呼吸活动，并使用此信息将行车记录仪分为两个部分：一个与呼吸相关，另一个包含所有与呼吸无关的心率变化。文献中提出了几种实现这一点的算法，但尚未对这些方法进行比较。在本文中，我们进行了两项研究，以评估这些方法的性能，以准确地将速度图分解为两个分量，并评估算法的鲁棒性。结果表明，在两个比较研究中，正交子空间投影和ARMAX模型的性能最好。此外，还提供了一个真实的压力分类示例，以证明在HRV研究中分离呼吸信息的方法可以揭示心率变化的变化，而心率变化是由不同的呼吸模式掩盖的。
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