文献综述（或调研报告）：
1.HRV的研究背景及意义
研究发现，心脏具有短期和长期记忆功能（可以影响HRV、与压力、自发性节律、呼吸和激素因子有关的传入活动）[1]；与此同时，心脏可以影响皮层前区[3]和运动皮质[4]的活动，即影响注意力水平、积极性、敏感程度和情绪处理等心理因素。
在稳态条件下，心脏的正常静息窦节律是高度不规则的，其心率波动是由许多不同生理系统之间复杂的非线性相互作用引起的，具有动态复杂性但在较长的时间尺度上具有稳定性[2]。传出的交感神经和副交感神经活动与心脏内在神经系统中的活动相结合，导致了心率的逐搏变化；心率变异性（HRV）是指逐次心动周期之间的微小差异。因此，HRV被认为是反映心脑相互作用和自主神经动力学的神经心脏功能的度量。
生物体关键调节系统（心脏）中的最佳可变性（HRV）水平对于健康生物体固有的灵活性和适应性至关重要。不稳定性过大对正常的生理功能和能量利用是有害的，但太小的变化又预示着衰老或疾病。目前对HRV的研究发现，HRV可作为疾病和适应性的标志物。HRV在症状出现之前预测糖尿病患者的自主神经病变[5]；患有自主神经功能障碍的患者中也观察到HRV降低，包含焦虑，抑郁，哮喘和突然的婴儿死亡[6]；总体HRV低的患者表现出心脏调节能力降低和先天心肌梗塞（MI）的可能性增加[7]；HRV随着年龄的增长而下降[8]；患有功能性胃肠道疾病的患者通常HRV降低[9]；高血压患者经常出现压力反射和HRV减少[10]；HRV也是心理弹性和行为灵活性的指标，反映了个人有效适应不断变化的社会或环境需求的能力[11]；较高水平的静息HRV与需要使用执行功能的认知表现任务的表现之间存在关联[12]；
对健康人HRV的研究，具有深远意义；一方面是用于估计各种有害因素对人体的影响，有研究表明，长期和短期的吸烟、过量饮酒、肥胖都可能引起HRV的改变，而这种改变可能预示疾病的发生[13,14]；另一方面HRV与精神负荷量有显著相关性，精神负荷越大，HRV越低；司机和教师两类人群长期处于紧张、高负荷的工作环境和工作压力之中，心血管疾病患病率高于普通人群。卞继芳等报告健康司机与同龄的行政机关人员比较，HRV主要指标降低[15]。张道东等对老年高教教师心率变异性进行研究，发现其高血压患病率明显高于同年龄、同工龄的其他人群[16]。HRV的变化在一定程度上反映了身体健康水平的变化；
健康人的HRV受多种因素的调节，自主神经、体液因素、心理因素和外界环境因素等，相应的运动、精神负荷、情绪和昼夜水平对HRV也会产生一定程度的影响。张立藩也在变谱分析中发现，有氧锻炼后心迷走“撤除”及心交感“激活”的速率反而较锻炼前加快[17]。在休息或睡眠时迷走神经兴奋占优势，窦房结自律性降低，房室传导减慢，心率减慢，R-R间期延长。无论自主神经活性还是体液中神经介质浓度均呈现出明显的昼夜节律改变[18,19]。
2.基于ECG的R峰提取算法
HRV分析的基础是相邻R峰的时间间隔值的确定。在过去的几十年里，QRS检测方法被广泛研究。Gary等人分析了9种不同的QRS检测算法对5种不同类型合成校准噪声损坏的心电图数据的性能，发现这些算法的检测水平随噪声水平的增加而降低[20]。任何检测器的精度都不利于信号质量差、噪声水平高的ECG信号。2014年，Elgendi等调查了现有的针对便携式、可穿戴、电池供电以及无限ECG系统的QRS检测算法，基于对噪声的鲁棒性、参数选择和效率三个评估标准比较不同的QRS检测增强技术，最后建议预处理时使用滤波后ECG的一阶导数，而检测时使用自适应阈值或者积分的算法，它们对于应用于可穿戴、便携式设备的QRS检测，是简单且有效的[21]。
符合上述建议的十种常用QRS检测算法：Pan-Tompkins、Hamilton-mean和Hamilton-median均基于微分、平方和积分增强R的峰值再通过自适应阈值检测R峰[22,23]、RS slope基于RS段具有较大的负斜率检测幅度边界及相应的斜率长度[24]、Sixth power基于发现仅有R峰的六次幂能量高于平均值[25]、Finite state machine基于R峰在一次心动周期内具有最大峰值[26]、U3 transform基于曲线长度概念在时域中使用非线性变化[27]、Difference operation基于R峰前后正负斜率的巨大变化[28]、jqrs基于形态学突出R峰位置[29]、Optimized knowledge-based基于R峰峰值增强的自适应阈值检测[30]；
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