一种基于心率指标的生理唤起度综合量化方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种基于心率指标的生理唤起度综合量化方法。
【背景技术】
[0002] 对生理唤起度进行准确的量化，可以较好地反映心情的激动或紧张程度，具有很 好的情感指示作用。而当前针对生理信号的情感识别理论研宄和技术发明，主要还是从多 种生理信号中提取大量生理信号参数，以及对特定种类的情感进行分类识别，忽视了各种 情感都伴随一定的生理唤起度，并且也忽视了对生理唤起度的量化。
[0003] 因此，本发明要解决的问题是：打破从特定情感种类的角度进行情感识别的传统 方法，提供一种新的基于心率指标的生理唤起度量化技术，使得基于生理信号的情感识别 技术能够准确地推断心情波动的程度，促进该类电子产品和软件产品的情感识别率和用户 满意度的提高。
【发明内容】
[0004] 为解决上述问题，本发明提供了一种基于心率指标的生理唤起度综合量化方法， 其特征在于，所述量化方法包括以下步骤：
[0005] (SI)、采集心率信号，该步骤包括：
[0006] 米集心电信号，根据心电R波的位置得到用RR间隔序列表不的心率信号；
[0007] (S2)、对心率数据计算其均值；
[0008] (S3)、对心率数据计算其长程涨落系数；
[0009] (S4)、对心率数据计算其局部Hurst指数；
[0010] (S5)、各种心率唤起指标的融合，该步骤包括：
[0011] 若心动过速，且长程涨落唤起指标失效，则仅融合均值指标和局部Hurst指数取 值??围指标；
[0012] 若心动过速，但长程涨落唤起指标有效，则融合长程涨落唤起指数，心率均值和 心率局部Hurst指数取值范围三个指标；
[0013] 若心率均值小于90次/分，则融合长程涨落唤起指数，心率均值和心率局部 Hurst指数取值范围三个指标；
[0014] (S6)、融合各个心率唤起指标后得到量化的生理唤起度。
[0015] 本发明的有益效果在于：首先，本发明所使用的三个心率指标都能在一定程度和 条件下反映生理唤起程度。其次，本发明所采用的局部Hurst指数取值范围指标还未被其 他研宄和技术用来度量生理唤起程度，但发明人通过实验室数据已证明其具有表征应激状 态下生理唤起度的能力。最后，三种心率指标的融合，能够互补不足，达到在正常心率范围 和心动过速状态下都能表征生理唤起度的目的。由于某些非极端的情感，比如愉悦，伤感 等通常体现出取值在正常范围的心率，而某些极端情感，比如恐惧，焦虑等可能导致心率过 速，因此，既能在正常心率范围内，也能在心动过速时量化生理唤起度的方法，对于普遍种 类情感的识别具有非常显著的意义。
【附图说明】
[0016] 图1为本发明的流程图；
[0017] 图2为实施例中心率的示意图；
[0018] 图3为实施例中心率的长程涨落系数的示意图；
[0019] 图4为实施例中心率局部Hurst指数的示意图。
【具体实施方式】
[0020] 下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步的说明：
[0021] 如图1所示，本发明的生理唤起度综合量化方法，包括心率的采集，心率长程涨落 系数的计算，心率局部Hurst指数的计算，心率均值的计算和各种心率唤起指标的融合。 若心动过速导致长程涨落唤起指数失效，则仅融合均值指标和局部Hurst指数取值范围指 标；否则融合所有三个指标。融合各个心率唤起指标后得到量化的生理唤起度。
[0022] 其中心率是从心电信号的R波定位和RR间隔中计算得到，心电信号是直接通过 生理采集设备得到。R波定位和RR间隔计算有多种成熟的通用方法，比如采用自适应阈值 和域加窗法定位 R 波幅度，如参考文献 http://www. pudn. com/downloadsl64/sourcecode/ math/detai1746467. html〇
[0023] 心率的均值采用观察时间内所有RR间隔长度相加再除以总的RR间隔个数的方式 进行计算。
[0024] 心率的长程涨落系数是计算间隔η次心跳（η = 1，2,...且η小于心率序列长度 Ν)的心率的平均绝对差值，例如，设W )，Y = 1，2, ...，N为心率序列，则心率的长程涨 落系数
[0025] F{η) - \Β{η +η)- Β(η')\
[0026] 其中，^表示先取绝对值，再求各项平均。得到静息态心率的长程涨落系数F(η) 和当前待识别时间窗内心率的长程涨落系数F' (η)后，计算长程涨落唤起指数如下：
[0027] a = Sf/ (n) > F(n)/SF/ (n)
[0028] 其中SF, (n)>F(n)是当前时间窗内满足F' (n) >F(n)的所有长程涨落系数个数之 和，SF, (n)是当前时间窗内心率序列的长程涨落系数个数之和，且0彡a彡1。
[0029] 心率的局部Hurst指数的计算可分为以下几步。首先，用Gauss小波对心率序列 进行连续小波变换，小波变换的最小尺度可取为信号采样间隔的2000倍左右，最大尺度可 取为小于观测时间内总的RR间隔个数的1/10左右。比如，信号采样间隔为1/400秒，则小 波变换的最小尺度可取为8 ;若观测时间内有300个RR间隔，则小波变换的最大尺度可取 为23。小波变换的尺度步进可取为2 X I. Oli, i为整数且使得每一个尺度都落在最小尺度 和最大尺度之间。其次，对RR间隔序列的每一个观测值位置，取各种小波变换尺度下该位 置上小波变换系数的最大值的绝对值作为该位置上的局部Hurst指数。最后，对观测时间 内所有的局部Hurst指数，计算其取值范围，即用最大局部Hurst指数减去最小局部Hurst 指数。在小波变换过程后，去掉RR间隔序列头和尾部等于最大小波变换尺度的小波系数数 据点后，再计算局部Hurst指数的取值范围，这样做的原因是排除小波变换的边界效应。
[0030] 将心率均值和局部Hurst指数取值范围指标分别对相应的静息态指标进行归一 化。为了将各个指标统一到同一取值区间，比如[0, 1]之间，约束归一化后大于1的值为等 于1。为了将各个指标的取值趋势统一，将心率归一化均值m变换为指标4=1-111，将心 率