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一種利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法的光電容積脈搏波信號(hào)中提取呼吸波的方法研究
關(guān)鍵詞：光電容積脈搏波 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法 mimic database 本征模函數(shù)
摘要：針對(duì)目前提取呼吸波準(zhǔn)確性不高的問(wèn)題,本研究提出了一種從光電容積描記(photoplethysmography,PPG)信號(hào)中提取呼吸波的有效方法。在MIMIC Database中獲取人體同時(shí)段的多路生理信號(hào),包括PPG信號(hào)和呼吸波信號(hào)。首先,利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法(empirical mode decomposition,EMD)對(duì)PPG信號(hào)進(jìn)行分解,得到各層本征模函數(shù)(intrinsic mode function,IMF),選擇合適的IMF分量重構(gòu)出呼吸波信號(hào);然后將重構(gòu)的呼吸波信號(hào)與采用PPG信號(hào)同時(shí)段的原始呼吸波信號(hào)進(jìn)行比較,結(jié)果顯示,呼吸波信號(hào)速率的準(zhǔn)確率均在90%以上,AR功率譜中的相關(guān)性系數(shù)均在85%以上,呼吸波信號(hào)相對(duì)相干系數(shù)也顯示該方法的優(yōu)越性。采用EMD算法可以有效地從PPG信號(hào)中提取呼吸波,這對(duì)于臨床實(shí)踐中的無(wú)創(chuàng)檢測(cè),醫(yī)療設(shè)備的改進(jìn)具有重要意義。
生物醫(yī)學(xué)工程研究雜志要求:
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