心率变异性(HRV)作为评估自主神经系统功能的核心指标,其精准计算对心血管疾病早期诊断、运动生理监测及压力管理具有重要意义。传统单模态传感器(如独立ECG或PPG设备)易受运动伪影、信号噪声及个体差异干扰,导致HRV分析结果偏差。而基于PPG(光电容积脉搏波)、ECG(心电图)与IMU(惯性测量单元)的多模态融合技术,通过数据互补与算法优化,显著提升了HRV计算的可靠性与精度。
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