传统HRV分析依赖心电信号，存在佩戴不便、受运动伪影影响大的问题。新一代技术通过光电容积脉搏波（PPG）与ECG信号融合，构建多模态数据采集系统。PPG传感器利用指尖或手腕的光吸收变化检测脉搏，其非侵入性特点提升了设备便携性；而ECG信号则提供稳定的R波检测基准。两种信号的交叉验证与互补，有效克服了单一信号源在静息与运动状态下的局限性，使数据采集更稳定、适用场景更广泛。
噪声干扰是影响HRV分析稳定性的核心挑战。技术创新聚焦于自适应滤波算法与动态阈值校准。设备内置的运动传感器可实时识别体动信号，并通过机器学习模型分离有效心搏与噪声。例如，当检测到用户进行轻度活动时，系统自动切换至抗干扰更强的PPG分析模式，并利用历史数据校准基线漂移。这种动态调整机制明显降低了日常环境中的误报率，保障了长时程HRV指标（如SDNN、RMSSD）的可靠性，为临床连续检测奠定基础。
算法模型的迭代是提升评估价值的关键。基于深度学习的特征提取方法，能够从原始心率序列中挖掘更细微的频域与非线性特征。相较于传统时频分析，神经网络模型可自动识别与自主神经状态相关的复杂模式，并结合年龄、性别等协变量进行个性化校准。这类技术已在部分科进HRV分析仪中应用，通过内置的标准化报告模块，将抽象的生理参数转化为直观的评估图表，辅助医生快速解读自主神经平衡状态。需注意，设备输出结果应作为临床参考，最终检测仍需结合受检者综合情况。