# HRV 恢复与准备度评分器

把晨间 HRV（rMSSD/SDNN）与静息心率对个人滚动基线做标准化 z 评分，结合昨夜睡眠与昨日训练 RPE 加权为 0-100 准备度分数，输出绿/黄/红三档、0.5 SD 最小有意义变化判定、基线噪声（CV）检查与强度上限训练建议。

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- **分类:** Fitness

- **关键词:** hrv 准备度, hrv 恢复, rmssd 解读, rmssd 基线, sdnn, 心率变异性, 晨间 hrv, 静息心率基线, 训练准备度, 恢复评分计算器, hrv z 分数, 滚动基线, 最小有意义变化, 过度训练预警, 自主神经系统, 每日准备度, 运动员监控

## 概述

输入今晨 HRV 与静息心率，以及最近 7 天以上的 HRV 晨值基线（每行一个；RHR 基线可选，可加算 RHR z 分数）。rMSSD/SDNN 呈对数正态分布，因此 z 分数在对数变换值上计算——与引导式训练研究（Plews/Laursen）一致。|z| ≥ 0.5 视为有意义变化（最小有意义变化约定）；基线 CV > 15% 会被标记为噪声过大不宜解读；静息心率高出基线 5 bpm 触发疲劳/生病预警。混合权重为 HRV 30% / RHR 25% / 睡眠 30% / 昨日负荷 15%（无 RHR 数据时重新归一化），参考已公开的准备度分数架构。分档：≥70 绿（正常训练）、40-69 黄（上限节奏/阈值）、<40 红（恢复或休息）。非医疗设备。

## 输入项

- **HRV 指标** (select)
- **今晨 HRV（毫秒）** (number): e.g. 48 (same metric and measurement posture as the baseline)
- **HRV 基线（最近 7-28 个早晨，每行一个）** (textarea): 62 58 64 60 57 61 63 59 55 62 60 58 61 60
- **今晨静息心率（bpm）** (number): e.g. 56
- **RHR 基线（可选，最近 7-28 个早晨，每行一个）** (textarea): 54 53 55 54 52 54 55 53 54 55 53 54 56 54
- **昨日训练 RPE（CR-10，0 = 休息日）** (number): e.g. 7.5 (0 if you rested)
- **昨夜睡眠（小时）** (number): e.g. 7.5

## 适用场景

- 早晨刚起床测量完 HRV 与静息心率后，需要快速评估自主神经系统恢复状态与今日训练耐受度时。
- 在高强度间歇课或长距离拉练后次日，决定是否需要降阶为恢复跑或完全休息时。
- 连续数日感觉疲劳，需要结合滚动基线变异系数（CV）与心率波动排查过度训练或潜在生病迹象时。

## 工作原理

- 对输入的 7-28 天 HRV 历史基线做对数变换（ln-transform）并计算个人均值与标准差，计算今晨测量值的 z 评分与基线变异系数（CV）。
- 对比今晨静息心率与 RHR 基线（若提供），当静息心率超出基线 5 bpm 时触发疲劳或生病预警。
- 将 HRV（30%）、RHR（25%）、睡眠时长（30%）与昨日训练 RPE 负荷（15%）进行加权融合（无 RHR 基线时自动重归一化），输出 0-100 综合得分与三档状态建议（≥70 绿色正常训练、40-69 黄色强度上限、<40 红色休息恢复）。

## 使用案例

- 耐力运动员在每日清晨根据准备度仪表盘调整当天的课表强度上限。
- 教练员汇总队员晨间生理指标与主观负荷，监控团队累积疲劳与过度训练风险。
- 健身爱好者结合昨晚睡眠时长与前日训练 RPE，科学安排减量周与休息日。

## 常见问题

### 为什么 HRV z 评分要基于对数变换（ln）计算？

rMSSD 与 SDNN 在人体生理数据中呈明显的对数正态分布，取自然对数后符合正态分布，能准确反映基于标准差（SD）的最小有意义变化。

### 基线 CV 超过 15% 意味着什么？

表明基线数据离散度过大、测量噪声较高，可能受测量姿势不一致或生活作息不稳定影响，当前准备度评分的参考信度会降低。

### 为什么今晨静息心率升高 5 bpm 会触发警告？

静息心率显著偏离基线通常代表交感神经兴奋、心血管系统未恢复，常伴随深度疲劳、脱水或早期感染反应。

### 没有提供 RHR 基线时工具会如何计算？

若未填入历史静息心率基线，系统会自动剔除 RHR 权重，将其余的 HRV、睡眠与昨日负荷权重重新归一化至 100% 计算得分。

### 黄色档（40-69 分）对应的训练建议是什么？

建议将今日训练强度上限设定在节奏（Tempo）或乳酸阈值以下，避免执行最大摄氧量（VO2max）或高强度无氧间歇。

## 相关工具

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## 示例

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- [Web Python 图像处理示例](https://elysiatools.com/zh/samples/web-image-processing-python): Web Python 图像处理示例，使用 PIL/Pillow 包括读取、保存、缩放和格式转换
- [Android Java 图像处理示例](https://elysiatools.com/zh/samples/android-image-processing-java): Android Java 图像处理示例，包括图像读取保存、缩放和格式转换
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