基于局部均值分解的脉率变异性估计

• 作者: 陈彦峰
• 来源期刊: 太赫兹科学与电子信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 局部均值分解(LMD) 脉率变异性(PRV) Hilbert变换 脉搏信号瞬时频率(PIF) 瞬时脉率(IPR)
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 信号与信息处理、计算机与控制
• 页码范围: 1032-1038
• 页数: 7页
• 分类号: TN91.72
• 字数: 3904字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11805/TKYDA201706.1032

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.