基于变分模态分解的心冲击信号和呼吸信号分离

• 作者: 杨佳锋 柏雁捷 潘剑威 童基均 蒋路茸
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 医学
• 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
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 生物医学工程
• 页码范围: 2058-2066
• 页数: 9页
• 分类号: R318
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2020.10.024

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.