方晓峰

摘 要：以准确、实时监测体育锻炼负荷强度为目标，研究基于心率变异性的体育锻炼负荷强度实时监测方法。首先使用基于改进小波阈值函数的心率变异性信号去噪算法，去除心率变异性信号中噪声信号;然后使用基于多尺度基本尺度熵和希尔伯特边际谱熵的特征提取方法，提取去噪后心率变异性信号的波动特征;最后将所提取的特征信息作为基于支持向量机的体育锻炼负荷强度实时监测方法的监测数据样本，衡量体育锻炼负荷强度是否超标，实现体育锻炼负荷强度监测。研究结果显示：所提方法对多个运动员体育锻炼负荷强度监测结果的准确率高达95%，监测结果的Kappa系数显示具有完全一致性;在监测体育锻炼负荷强度是否超标时，监测延迟时间最大值是0.15s，时间极短。

关键词：心率变异性;体育锻炼;负荷强度监测;改进小波阈值;特征提取;支持向量机

中图分类号：R-331;G806  文献标识码：A  文章编号：1673-260X（2021）04-0059-05

1 引言

体育锻炼中，运动训练主要是为了提升运动员竞技能力与运动成绩，运动训练最为关键的调控内容就是体育锻炼负荷[1，2]。伴随运动员竞技水平逐渐增强，体育锻炼的精细化控制十分关键，而因为运动员个体存在差异性，就算是同一训练负荷，不同运动员的身体内部负荷也存在一定差异[3]。研究一些能够高精度体现运动员内部负荷的生理指标，为教练员设置个性化训练方案，优化训练水平十分重要[4，5]。当下国内外评估训练负荷的指标大多是心率、血乳酸。……