基于EEMD和混沌的信号特征提取方法及应用

• 作者: 张淑清 翟欣沛 董璇 龚政
• 来源期刊: 计量学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计量学 哮喘检测 集合经验模态分解 间歇混沌 婴儿呼吸信号
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 173-179
• 页数: 7页
• 分类号: TB973
• 字数: 3784字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2013.02.15

摘要

提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和混沌相结合的信号特征提取方法,应用于婴儿呼吸信号哮喘检测中.EEMD把呼吸的局部信号分解成一系列频率从高到低的模态分量,对各分量与局部呼吸信号进行相关分析,并给出各分量的Hilbert谱,通过局部分析的结果初步判断婴儿是否患有哮喘；然后,以EEMD局部信号检测出来的信号频率作为混沌振子检测的频率,对全局呼吸信号进行整体检测及分析,由混沌的间歇周期可以得出原始呼吸信号的频率,准确确定婴儿哮喘诊断结果.对EEMD和混沌算法的应用存在的问题进行了改进,将其应用到实测信号的分析中,验证了方法的有效性.该方法能够正确地反映信息特征,准确率高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张淑清	燕山大学电气工程学院河北省测试与计量技术及仪器重点实验室	81	1525	21.0	36.0
2	董璇	燕山大学电气工程学院河北省测试与计量技术及仪器重点实验室	3	81	3.0	3.0
3	翟欣沛	燕山大学电气工程学院河北省测试与计量技术及仪器重点实验室	4	96	4.0	4.0
4	龚政	燕山大学电气工程学院河北省测试与计量技术及仪器重点实验室	1	7	1.0	1.0