基于变分模态分解的心冲击信号和呼吸信号分离

摘要：

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.

关键词：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

所属期刊栏目：54

分类号：R318(医用一般科学)

资助基金：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

在线出版日期：2020-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：2058-2066