呼吸信號分析

RESP高級數據處理分析模塊可以結合人機環境同步平台和生理記錄系統採集到與RESP指標相關的生理信號進行離線處理和分析。可對信號進行自由選擇、放大、縮小，便於瀏覽數據；在整體呈現數據的基礎上，還可以根據片段、事件、場景三種分割方式進行數據呈現與分析；可導出ASCII格式的原始數據、處理後數據和分析後數據；並可導出可視化分析報告。

技術要求：

1、信號處理模塊

    處理方法包括小波去噪（Wavelet Filter）、高通濾波(baseline)、低通濾波(Low Pass)、帶阻濾波（Band Stop）用以濾除噪音干擾，從而得到有用的RESP信號；

數據校正包括滑動均值濾波（Moving Average）與滑動均方根濾波（Moving RMS）。

IBI計算，通過設置最大呼吸速率（Maximum Heart Rate）與最大呼吸閾值（R-peak Mark Threshold）提取R點數據，支持自定義參數。

手動信號校正方法包括線性插值（Linear interpolation）、樣條差值（Spline interpolation）以及通過複製信號區域進行插值。

2、信號分析模塊

    信號分析模塊包括時域分析和頻域分析，二者可實現自由切換。

A.  時域分析是將RESP信號看作時間的函數，通過分析得到RESP信號的統計特徵。統計分析指標包括：一段時間內的均值（Mean）、中值（Median）、標準差（STD）、最大最小值差（Range）。

B.  頻域分析是運用參數模型法和快速傅里葉變化將時域分析信號轉換為頻域分析信號，對信號進行功率譜密度分析。從功率譜密度中確定RESP信號的頻帶，不同頻帶可自定義，將在功率譜分析圖中以不同的顏色區分。包括Power與Peak能量值。

3、可視化Chart與導出數據模塊：包括原始數據Raw Data、處理數據Processed、BR數據、IR數據以及整體結果報告。