Using the methods of heart rate variability analysis within the estimation of the mental and physical workload in terrain

Cílem mé práce bylo nalézt rozdíly mezi fyziologickými projevy při psychické a fyzické zátěži, hlavně pomocí HRV analýzy (analýzy variability srdečního rytmu). Navrhnout průběh měření, z naměřených dat získat HRV parametry a na základě toho zkusit vymyslet prvotní klasifikační algoritmus. V teoretické části jsou podklady pro další část mé práce. Dále jsou zde uvedeny průběhy některých zahraničních měření s jejich výsledky. V praktické části je pak průběh analýzy HRV. Byl navržen průběh experimentu, který se nám později osvědčil. Poté následovalo vlastní měření dat, které probíhalo pomocí telemetrického systému VLV, jehož softwarová i hardwarová část byly vyrobeny na pracovišti FBMI Albertov. Dále bylo na řadě předzpracování těchto dat. V naměřených datech byla provedena detekce R vln programem rema. Tato detekce musela být zkontrolována a případně opravena. Poté byly ze seznamů pozic R vln pomocí programu rema vypočítány HRV parametry, ze kterých bylo vybráno 8 parametrů pro bližší prozkoumání. Z těchto jich bylo vhodných 6 pro vytvoření prvotního algoritmu, který by měl rozlišit tři sledované stavy (klid, lehkou mentální zátěž a fyzickou zátěž)The aim of my bachelor thesis was to find differences between physiological manifestation during psychological and physical stress especially by using HRV analysis (Heart Rate Variability analysis), suggest the process of measurement, get the HRV parameters and try to create an elementary classifying algorithm based on parameters derived from the primary HRV analysis. In the theory part there are background data for further progress of my work followed by presentation of some external experiments and measurements all with their results. In the practical part there is the process of HRV analysis mentioned. First the process of experiment had been proposed, which turned out well afterwards. For data logging the telemetric system VLV was used. Its software and hardware parts were developed by working compartment FBMI in Albertov. After data preprocessing detection of R-waves was made using the special software - rema. That detection had to be checked out and eventually repaired. The process of HRV analysis followed again using the rema software. Eight parameters were chosen out of all the measured ones. Those parameters were used und further investigation. Finally only 6 were acceptable for the elementary classifying algorithm, which should distinguish 3 observed estates