Abstract
Conventional power spectrum methods based on FFT, AR method are not appropriate for analyzing biomedical signals whose spectral characteristics change rapidly. On the other hand, time-frequency analysis has more desirable characteristics of a time-varying spectrum. In this study, we investigated the spectral components of heart rate variability(HRV) in time-frequency domain using time frequency analysis methods. In the various time-frequency kernels functions, we studied the suitable kernels for the analysis of HRV using synthetic HRV signals. First, we evaluated the time/frequency resolution and cross term reduction of various kernel functions. Then, from the instantaneous frequency, obtained from time-frequency distribution, the method extracting frequency components of HRV was proposed. Subjects were 17 healthy young men. A coin-stacking task was used to induce mental stress. For each subjects, the experiment time was 3 minutes. Electrocardiogram, measured during the experiment, was analyzed after converted to HRV signal. In the results, emotional stress of subjects produced an increase in sympathetic activity. Sympathetic activation was responsible for the significant increase in the LF/HF ratio. Subjects were divided into two groups with task ability. Subjects who have higher mental stress have lack of task ability.
FFT 나 AR 방법에 기초해서 파워스펙트럼을 구하는 방법은 생체신호와 같이 시간에 따라 그 특성이 빠르게 변화하는 신호에는 적합하지 않다. 반면, 시-주파수 방법은 시간에 따라 특성이 변하는 신호를 분석하기에 유용한 장점을 지니고 있다. 본 논문에서는 시-주파수 분석방법을 이용하여 시-주파수 영역에서 심박변동신호를 분석하는 방법을 연구하였다. 여러 종류의 시-주파수 커널 함수들 중에서 심박변동 신호에 적합한 방법을 찾기 위해서 모의 HRV 신호를 이용하였다. HRV 모의신호를 이용하여 커널 함수들의 시간-주파수 분해 능력과 교차성분제거 능력에 대한 평가를 하였고 시-주파수 영역에서 심박변동신호의 주파수 성분들을 추출해 내는 방법들을 제시하였다. 17명의 피험자들을 대상으로 동전쌓기 실험을 3분씩 시행하여 심전도 실험을 측정한 다음 이를 심박변동 신호로 재구성하여 분석하였다. 실험결과 피험자들에게 가해진 정신적 스트레스는 교감신경을 활성화 시켜 LF/HF 증가의 원인이 되는 것으로 나타났다. 실험수행능력에 따라 두 그룹으로 나누어 관찰하였는데 스트레스를 많이 받는 그룹이 그렇지 않은 경우에 비해 작업능력이 떨어짐을 알 수 있었다.
