目前动态心功能的研究焦点只关注于心脏负荷阶段的心功能检测,而心脏恢复阶段的检测与判断也可以反映心功能的状态。在心率恢复过程中,心电图的变化也能反映出心血管的状态,因此,心脏恢复与负荷阶段的相关性也具有相当的研究价值。在这个关系中,动态、实时的心电图检测面临着许多的难点:其中包括心电图轻量级的波形检测,两阶段的心功能相关性参数的设计和参数的可靠性判断等。本课题通过挖掘心电图参数,研究运动过程和恢复过程中各参数的变化情况,找出运动过程和恢复过程两个阶段的联系。主要工作如下:1、心电信号R波实时监测的算法研究。运动过程中采集的心电图噪声大,计算机心电图处理模块的开销要求较高。本文针对运动阶段采集和处理心电图所面临的的困难,提出了通过去噪,基线处理,使用基于改进的轻量级自适应MMT的R波检测算法,对运动心电信号进行实时的心电检测和处理。该算法在运动试验中R波的准确率达到了99.98%,在MIT-BIH心率失常数据库的检测中的灵敏度和正预测值达到了99.70%和99.93%,具有较高的检测能力,其检测结果满足后续的研究。2、心率变异性相关参数在双阶段的相关性分析。心率变异性参数反映了神经对心血管的调控能力,本文采用心率变异性的r MSSD、p NN50等参数评估运动、恢复两期相关性。在10位被试者的共50组心电数据中,使用Pearson相关性分析单组因素在运动和恢复过程中的关系,发现部分参数间具有较高的相关性;使用典型相关分析,将典型相关系数对参数降维,通过线性拟合分析其规律,发现优化后其线性相关最高具有99%的置信水平。3、心电特征值相关参数在双阶段的相关性分析。心电特征值参数反映了心脏的基本状况,本文采用了心电特征值的QRS波长度、QRS波面积,相邻T波幅值之差等参数评估运动、恢复两期相关性。在10位被试者的共50组心电数据中,通过Pearson相关性检测来探究单组因素内的相关性,发现单组因素在运动和恢复过程中各个参数都具有很强的相关性。使用典型相关性分析,将典型相关系数对参数降维,通过线性拟合分析其规律,发现优化后其线性相关具有99%的置信水平。本课题依据实验数据反映的生理信息,研究了心脏的运动阶段和恢复阶段在心电图中表现出来的关系,其中R波检测算法定位精准,为后续的研究提供了保证;而在心率变异性参数和心电特征值参数对比中发现,心电特征值相关参数具有更好的能力展现人体在运动和恢复过程中的相关性。这个方法对于运动阶段的心功能和恢复阶段的心功能的关系提供了一套评价体系,在无创心功能检测中具有较好的应用前景。