function output = tinn(ibi, nbin)
%tinn: Triangular Interpolation of NN interval histogram
%Reference: Standards of Measurement, Physiological Interpretation, 
%and Clinical Use
%           Circulation. 1996; 93(5):1043-1065.

    % Step 1: IBI 데이터의 히스토그램 계산
    [nout, xout] = hist(ibi, nbin); % 히스토그램 계산 (nbin 크기)
    
    % Step 2: 히스토그램에서 최대 bin 찾기
    D = nout; % 히스토그램 빈도
    peaki = find(D == max(D)); % 최대 빈도 값을 가지는 bin의 인덱스
    if length(peaki) > 1 % 최대 bin이 여러 개일 경우
        peaki = round(mean(peaki)); % 평균 위치를 사용
    end

    % Step 3: 최대 bin이 첫 번째에 위치할 경우 처리
    if peaki == 1
        output = NaN; % 삼각형을 생성할 수 없으므로 NaN 반환
        return;
    end
    
    % Step 4: 양쪽 끝점 탐색을 위한 반복문
    i = 1; % 차이를 저장할 인덱스 초기화
    d = zeros((peaki - 1) * (nbin - peaki), 3); % 차이값 저장 배열 초기화

    for m = (peaki - 1):-1:1 % 왼쪽 탐색
        for n = (peaki + 1):nbin % 오른쪽 탐색
            % 히스토그램 삼각형 생성
            q = zeros(1, length(D));
            q(1:m) = 0; % 왼쪽 끝까지 0
            q(n:end) = 0; % 오른쪽 끝까지 0
            q(m:peaki) = linspace(0, D(peaki), peaki - m + 1); % 왼쪽 선형 보간
            q(peaki:n) = linspace(D(peaki), 0, n - peaki + 1); % 오른쪽 선형 보간

            % Step 5: 삼각형과 히스토그램의 차이 계산
            d(i, 1) = trapz((D - q).^2); % 차이의 제곱 적분
            d(i, 2:3) = [m, n]; % 양 끝점 저장
            i = i + 1;
        end
    end

    % Step 6: 최소 차이를 가지는 삼각형 찾기
    i = find(d(:, 1) == min(d(:, 1))); % 최소 차이를 가지는 인덱스
    i = i(1); % 다수일 경우 첫 번째 값 사용
    m = d(i, 2); % 삼각형의 왼쪽 끝점
    n = d(i, 3); % 삼각형의 오른쪽 끝점

    % Step 7: TINN 계산
    output = abs(xout(n) - xout(m)); % 밑변의 길이 계산
end