作者：陈彦峰hilbert变换
摘要：为了克服时域提取脉率变异性（PRV）信号过程中噪声、采样频率等因素的影响,提出一种PRV估计的新方法—局部均值分解（LMD）法。首先对原始脉搏信号进行LMD分解及Hilbert变换,得到脉搏信号各积函数（PF）分量、脉搏信号瞬时频率（PIF）以及边际谱,按照PRV信号频率分布得到瞬时脉率（IPR）信号。分别利用LMD估计IPR信号的方法和时域提取PRV信号的方法对本研究采集的10名大学生脉搏信号同时进行处理,经对比发现IPR信号可以准确地表征PRV信号。利用LMD法估计睡眠、视觉疲劳、运动等状态下脉搏信号中的PRV信号,结果表明该方法可用于估计不同状态下脉搏信号中的PRV信号;对MIT-BIH数据库中的年轻人和老年人的PRV信号进行短时脉率变异符号序列熵分析,结果表明该方法可以敏感地检测出年龄的变化。本文工作为临床PRV信号的有效检测和处理提供了一种有效的方法。
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