10.3785/j.issn.1008-973X.2020.10.024
基于变分模态分解的心冲击信号和呼吸信号分离
为了在睡眠时以非侵入方式监测心冲击信号(BCG)和呼吸信号,使用电阻式薄膜压力传感器嵌入床垫中,将变分模态分解(VMD)算法引入到二维生理信号提取过程.信号经床垫中的柔性压力传感器,通过硬件低通滤波、数字去趋势(DFA)后,利用VMD算法分解出生理信号中心冲击信号与呼吸信号的潜在分量,通过自适应选取有效分量重构BCG信号与呼吸信号.基于Hilbert变换,对比VMD、经验模态分解(EMD)、互补集合经验模态分解(CEEMD)分量的瞬时频率.VMD在0~3.0 Hz内的混叠情况相对于EMD与CEEMD得到改善.采用Bland-Altman法,对标准结果和实验重构结果进行一致性评价.结果表明,利用VMD法所得BCG与呼吸信号分别有93.75%和92.5%的点在95%一致性标准界限内,有较高的一致性.
心冲击信号(BCG)、变分模态分解(VMD)、柔性压力传感器、非入侵方式、Bland-Altman
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R318(医用一般科学)
浙江省重点研发计划资助项目;浙江理工大学基本科研业务费资助项目;浙江理工大学"521人才培养计划"资助项目
2020-11-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
2058-2066