10.3969/j.issn.1006-9348.2023.06.063
基于IGWO-VMD的人体脉搏波特征分析
针对变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)法分解人体脉搏波信号时出现参数难以确定,导致不能准确提取和分析其特征的问题,提出以最小平均互信息(Minimum Average Mutual Information,MAMI)为适应度函数,利用改进灰狼算法优化VMD的方法.利用改进的灰狼优化算法(Improve Grey Wolf Optimization,IGWO)确定VMD中的最优参数值模态数K和惩罚因子α;通过所提出的方法将脉搏波分解为K个特征模态分量(IMFS),并提取有效模态.最后,对IMFS进行希尔伯特(Hilbert)谱和边际谱分析,验证了所提出方法的有效性.
改进灰狼算法、变分模态分解、脉搏波信号、特征提取
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TN911.4
国家自然科学基金;斯沃德股份有限公司资助项目
2023-08-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
344-347,355