基于CEEMDAN-PE的心冲击信号降噪方法研究 被引量：25

1

作者 耿读艳 王晨旭 +2 位作者 赵杰 宁琦 姜星 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期155-161,共7页

心冲击信号(BCG)是反应心脏力学特征的生理信号,能实现无电极束缚条件下的连续采集测量,然而BCG信号微弱且极易受到干扰,测量时经常会淹没在噪声中。为了有效识别BCG信号,提出一种基于自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)联合排... 心冲击信号(BCG)是反应心脏力学特征的生理信号,能实现无电极束缚条件下的连续采集测量,然而BCG信号微弱且极易受到干扰,测量时经常会淹没在噪声中。为了有效识别BCG信号,提出一种基于自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)联合排列熵(PE)的BCG降噪方法。首先,将采集到的BCG信号通过CEEMDAN分解得到一系列按频率由高到低的固有模态函数(IMF)。其次,通过PE计算各个IMF分量的值并确定有效信号的阈值范围,从而滤除信号中的高频噪声和基线漂移。最后实验结果显示,降噪后信号的幅频特性得到明显改善且信噪比较传统方法有明显提高,证明了本文降噪方法效果显著,能够有效还原BCG信号特征。 展开更多

关键词 心冲击信号 基于自适应噪声的完全集合经验模态分解 排列熵 降噪

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基于EMD-ICA的心冲击信号降噪研究 被引量：13

2

作者 姜星 耿读艳 +1 位作者 张园园 付志刚 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期138-145,共8页

心冲击信号(BCG)是反映心脏机械运动的生理信号,能实现无电极束缚条件下的连续采集测量。但BCG信号微弱,易受干扰,测量时经常会淹没在噪声中。为了消除噪声,有效识别BCG信号特征,提出一种基于经验模态分解(EMD)联合独立分量分析的BCG信... 心冲击信号(BCG)是反映心脏机械运动的生理信号,能实现无电极束缚条件下的连续采集测量。但BCG信号微弱,易受干扰,测量时经常会淹没在噪声中。为了消除噪声,有效识别BCG信号特征,提出一种基于经验模态分解(EMD)联合独立分量分析的BCG信号降噪方法。首先,将含噪BCG信号进行EMD分解,获得一系列按频率从高到低的固有模态分量(IMF),采用模态相关准则进行信号层与噪声层的判定;其次,将分界之上的IMF分量构建虚拟噪声通道,基于ICA算法对原始BCG信号进行盲源分离,从而得到降噪后的BCG信号。采集10名健康受试者的BCG信号进行降噪处理。量化评价结果表明,与小波方法和EMD方法相比,降噪后信噪比均显著提高(小波方法11.01±1.58,EMD方法5.19±1.29,所提出方法14.87±3.04,P<0.05),能量百分比也均显著提高(小波方法88.81%±2.81%,EMD方法96.15%±2.96%,所提出方法96.64%±2.92%,P<0.05),从而证明所提出方法降噪效果明显,能够有效还原BCG信号特征。 展开更多

关键词 心冲击信号( BCG ) 经验模态分解( EMO ) 独立分量分析( ICA ) 降噪

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一种可穿戴多生理信号采集系统 被引量：9

3

作者 李红利 于军 +2 位作者 肖磊 张先文 李月军 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2019年第2期57-61,共5页

为了长期连续监测心血管慢性疾病患者的关键生理参数,设计了一种高性能小型化可穿戴多生理信号采集系统,从硬件、固件和软件3个方面实现了人体心冲击信号(ballistocardiogram,BCG)、心电信号(electrocardiogram,ECG)和脉搏血氧饱和度的... 为了长期连续监测心血管慢性疾病患者的关键生理参数,设计了一种高性能小型化可穿戴多生理信号采集系统,从硬件、固件和软件3个方面实现了人体心冲击信号(ballistocardiogram,BCG)、心电信号(electrocardiogram,ECG)和脉搏血氧饱和度的长时间连续监测、联合采集和移动端APP上的实时显示。通过提取3种信号相应的特征参数并进行联合分析,可以反映重要心脏生理指标。对该系统的穿戴舒适性、功耗和信号强度进行实验测试,结果表明:该采集系统舒适性强,能精确采集人体心冲击信号、心电信号和脉搏血氧信号,最大工作电流仅为12.512 mA,可以应用于家庭中对于心血管慢性疾病患者的长期监护。 展开更多

关键词 可穿戴 生理信号采集 心血管疾病 心冲击信号 心电信号 脉博血氧信号 监护

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基于CNN的心冲击信号阵发性房颤自动检测方法 被引量：8

4

作者 蒋芳芳 徐敬傲 +1 位作者 李任 徐礼胜 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期1539-1542,1548,共5页

阵发性房颤具有发作突然且时间短的特点,而目前其临床诊断方法——心电信号,不适于日常监护,因此,提出一种基于心冲击信号(ballistocardiogram,BCG)的非接触式房颤自动检测方法.研究不同输入数据长度与不同网络深度的匹配关系,获取应用... 阵发性房颤具有发作突然且时间短的特点,而目前其临床诊断方法——心电信号,不适于日常监护,因此,提出一种基于心冲击信号(ballistocardiogram,BCG)的非接触式房颤自动检测方法.研究不同输入数据长度与不同网络深度的匹配关系,获取应用一维卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)检测阵发性房颤的最优组合.通过2 000组数据的测试,所提模型的最佳性能为:测试准确性94.8%、敏感性97.2%、特异性92.7%,为基于BCG信号的心律失常检测与远程日常家庭监护提供了可能性. 展开更多

关键词 心冲击信号 心电信号 卷积神经网络 阵发性房颤 日常家庭监护

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非接触检测的心冲击信号与心电信号相关性的研究 被引量：6

5

作者 岳宇 王健琪 +3 位作者 路国华 荆西京 夏林林 文汀 《医疗卫生装备》 CAS 2006年第7期21-22,共2页

建立了非接触检测的心冲击信号与心电图机检测的心电信号的同步监测系统,并且分别在时域及频域上对同步采集到的心电信号以及心冲击信号进行了相关性对比分析。结果表明心冲击信号的时域周期性明显,同步测得的2种信号节律保持一致,频域... 建立了非接触检测的心冲击信号与心电图机检测的心电信号的同步监测系统,并且分别在时域及频域上对同步采集到的心电信号以及心冲击信号进行了相关性对比分析。结果表明心冲击信号的时域周期性明显,同步测得的2种信号节律保持一致,频域特征点对应准确。验证了非接触检测的心冲击信号的临床应用价值,从而为后续的信号分析及临床应用提供了可靠性依据。 展开更多

关键词 非接触生命参数检测 心电信号 心冲击信号 相关

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非接触式生命体征监测技术临床应用研究进展 被引量：7

6

作者 杨晓丹 杨冰磊 +4 位作者 王梓涵 章依妮 周韩俊 李欣荣 曹世华 《医学信息》 2018年第18期41-44,共4页

非接触式监测技术克服了传统的穿戴式监测技术引起的人体不适和不便,在不干扰人体感受、不影响生活质量的前提下对生命体征进行连续监测。本文着重介绍以基于加速度传感的心冲击描记法、基于光纤传感的BCG、基于无线电波(或多普勒雷达)... 非接触式监测技术克服了传统的穿戴式监测技术引起的人体不适和不便,在不干扰人体感受、不影响生活质量的前提下对生命体征进行连续监测。本文着重介绍以基于加速度传感的心冲击描记法、基于光纤传感的BCG、基于无线电波(或多普勒雷达)的BCG心率呼吸监测、非接触式电容心电、红外热成像法、磁阻抗监控为主的五种监测技术在临床应用的研究进展,并对这些非接触式监测技术进行比较分析,总结出非接触式监测技术的发展趋势,以期为非接触式生命体征监测技术在临床以及日常生活健康监测应用提供借鉴和参考。 展开更多

关键词 非接触式 生命体征监测 心冲击信号 心率电生理

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坐立两便式心冲击信号检测系统设计与实现 被引量：6

7

作者 王春武 王旭 +1 位作者 龙哲 张柯欣 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期786-789,800,共5页

设计并实现了一种坐立两便式心冲击(BCG)信号检测系统.该系统采用高精度A/D转换芯片TM7708、程控比例放大和数字滤波技术实现了BCG信号检测.采用小波分析技术对信号进行消噪处理,以提取特征波形,并通过VB软件编程实现心率自动检测.采集3... 设计并实现了一种坐立两便式心冲击(BCG)信号检测系统.该系统采用高精度A/D转换芯片TM7708、程控比例放大和数字滤波技术实现了BCG信号检测.采用小波分析技术对信号进行消噪处理,以提取特征波形,并通过VB软件编程实现心率自动检测.采集30例心冲击信号,与同步采集的单通道心电信号进行对比.结果表明,两种信号的节律一致,心率检测准确率达98.2%,验证了系统的正确性.该系统便携式的设计方便受试者随时对心脏机械活动进行监测,也为后续心脏和呼吸信号提取和分析提供了可靠依据. 展开更多

关键词 心冲击信号 心电信号 心率检测 小波分析 坐立两便式

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基于复杂特征的心动周期检测算法

8

作者 朱永梁 朱耀东 +1 位作者 唐敏 胡蝶 《软件工程》 2024年第8期1-6,共6页

为了解决传统算法应用于心冲击信号(Ballistocardiogram,BCG)心动周期检测时容易受到干扰导致准确率不高的问题,提出了一种基于复杂特征检测BCG心动周期的算法。该算法通过同步采集的心电图信号(Electrocardiogram,ECG)将BCG信号划分为... 为了解决传统算法应用于心冲击信号(Ballistocardiogram,BCG)心动周期检测时容易受到干扰导致准确率不高的问题,提出了一种基于复杂特征检测BCG心动周期的算法。该算法通过同步采集的心电图信号(Electrocardiogram,ECG)将BCG信号划分为若干子序列,提取每段子序列信号的Shapelet,利用Shapelet变换将BCG子序列与其Shapelet映射到同一空间中,将Shapelet与BCG子序列的距离作为特征。同时,提取BCG子序列的小波变换特征,将两种特征融合后,使用人工神经网络(ANN)进行心动周期的检测,并且与传统分类器进行比较。实验结果表明,提出的算法在心动周期检测方面准确率提升了2.69百分点,证明了该算法在实际检测中的可行性。 展开更多

关键词 心冲击信号 Shapelet 小波变换 人工神经网络

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基于心冲击信号的睡姿识别 被引量：5

9

作者 张艺超 袁贞明 孙晓燕 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第17期135-140,共6页

研究证明,睡眠质量与睡姿有着密切关系,不良的睡姿甚至会加剧多种疾病的潜在风险。为了更精准地进行睡眠健康监控,提出了一种基于心冲击(BCG)信号的睡姿模式识别算法,使用非接触、无干扰的压电薄膜传感器采集BCG信号,在腰腹部采集仰卧... 研究证明,睡眠质量与睡姿有着密切关系,不良的睡姿甚至会加剧多种疾病的潜在风险。为了更精准地进行睡眠健康监控,提出了一种基于心冲击(BCG)信号的睡姿模式识别算法,使用非接触、无干扰的压电薄膜传感器采集BCG信号,在腰腹部采集仰卧、俯卧、左侧卧和右侧卧4种睡姿信号,经小波变换降噪等预处理后提取基于J波的特征值,设计并比较基于神经网络和KNN的睡姿识别分类器。实验结果表明,神经网络睡眠识别算法的平均正确识别率为93%,KNN算法为84%,因此基于BCG信号的神经网络睡姿识别算法可以广泛用于睡眠监测应用。 展开更多

关键词 心冲击信号 小波变换 特征提取 神经网络 睡姿识别

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基于压电陶瓷的生理信号监测算法

10

作者 董明阳 叶松 +1 位作者 汪震 陈毅 《桂林电子科技大学学报》 2023年第4期325-330,共6页

为实现低成本、非接触式、实时监测人体呼吸、心率等有利于疾病预防和健康管理的生理信号,设计了基于压电陶瓷的非接触式生理参数监测系统。通过压电陶瓷传感器将人体呼吸、心跳以及其他微弱震动产生的压力变化信息转换为电信号,从而获... 为实现低成本、非接触式、实时监测人体呼吸、心率等有利于疾病预防和健康管理的生理信号,设计了基于压电陶瓷的非接触式生理参数监测系统。通过压电陶瓷传感器将人体呼吸、心跳以及其他微弱震动产生的压力变化信息转换为电信号,从而获得原始生理信号。采用小波硬阈值算法对原始生理信号进行预处理去噪,选择合适的小波基、分解层数及硬阈值函数,滤除干扰信号。采用变分模态分解算法对预处理后的生理信号进行分解,根据分解后各个模态分量的频谱分布特点进行生理信号的重构,分解出原始生理信号中的呼吸信号和心冲击信号。与先经过巴特沃斯滤波器预处理再进行信号分解相比,变分模态分解算法具有更好的还原性。实验结果表明,该方法既能准确分离呼吸信号、心冲击信号,也能保留心冲击信号更多的尖峰特征。 展开更多

关键词 压电陶瓷 心冲击信号 非接触式 小波阈值去噪 变分模态分解

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基于心冲击信号的呼吸率检测方法研究 被引量：4

11

作者 蒋芳芳 王旭 +1 位作者 杨丹 金晶晶 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第11期2357-2360,共4页

根据呼吸对心冲击信号的调制作用,提出一种基于坐姿心冲击信号的呼吸率实时检测方法。通过分析不同呼吸状态下心冲击信号的时域振幅及频域成分的变化,确定了呼吸对心冲击成分的调制作用,并采用改进的J波检测算法定位实测信号中的W形组合... 根据呼吸对心冲击信号的调制作用,提出一种基于坐姿心冲击信号的呼吸率实时检测方法。通过分析不同呼吸状态下心冲击信号的时域振幅及频域成分的变化,确定了呼吸对心冲击成分的调制作用,并采用改进的J波检测算法定位实测信号中的W形组合波,对J波和K波进行重新采样,最终使用平滑滤波器恢复呼吸波形,并计算出呼吸率。为了验证算法的可行性和准确性,应用小波分析方法进行定性对比实验,并同步采集鼻热敏呼吸信号进行定量统计。实验结果表明,所提方法可以从心冲击信号中较为准确的检测出呼吸率,为多生理参数的无感觉同步监测做了有益的尝试。 展开更多

关键词 心冲击信号 呼吸率检测 J波检测算法 平滑滤波器

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基于MATLAB的时频域信号处理及在心冲击信号提取中的应用 被引量：4

12

作者 刘新举 刘先勇 《新型工业化》 2019年第10期108-115,共8页

本文主要在国内外驾驶疲劳监测预警方法的基础上,系统分析无约束式的心冲击信号在疲劳监测中的可行性。设计并进行驾驶疲劳试验,对驾驶员的心电信号以及心冲击信号进行采集,将心冲击信号在时域内进行滤波去噪,再经过FFT将时域信号转变... 本文主要在国内外驾驶疲劳监测预警方法的基础上,系统分析无约束式的心冲击信号在疲劳监测中的可行性。设计并进行驾驶疲劳试验,对驾驶员的心电信号以及心冲击信号进行采集,将心冲击信号在时域内进行滤波去噪,再经过FFT将时域信号转变为频域信号,然后在心电信号范围内进行频域滤波,得到频谱,最后进行IFFT变换,在周期性上与心电信号进行对比,证明心冲击信号中蕴含心电信号的结论。为疲劳驾驶监测预警提供一种新的思路,以减少因疲劳驾驶导致的交通事故。 展开更多

关键词 疲劳驾驶 心冲击信号 无约束式监测 傅里叶变换

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心脏心冲击信号降噪方法研究 被引量：4

13

作者 杨丹 徐彬 +1 位作者 叶琳琳 金晶晶 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期1368-1372,共5页

心冲击(BCG)信号是反映心脏机械运动的生理信号,测量中无需在受试者身体表面贴附电极,能实现无感觉生理监护。但BCG信号微弱,易受到干扰,测量时经常被淹没在噪声中。为了有效识别BCG信号,提出一种基于时频联合分布和经验模态分解(EMD)的... 心冲击(BCG)信号是反映心脏机械运动的生理信号,测量中无需在受试者身体表面贴附电极,能实现无感觉生理监护。但BCG信号微弱,易受到干扰,测量时经常被淹没在噪声中。为了有效识别BCG信号,提出一种基于时频联合分布和经验模态分解(EMD)的BCG信号降噪方法。该方法先建立BCG信号的自适应最优核,然后在时频平面内提取BCG信号分量,最后根据EMD原理对BCG信号分量进行滤波,从而实现BCG信号降噪。仿真研究表明,该方法克服了EMD处理在不同时间含有相同或相似频率成分信号时的不足,所提出方法实现了BCG信号降噪,可以有效还原BCG信号特征。 展开更多

关键词 心冲击信号 经验模态分解 自适应最优核 降噪

原文传递

基于相空间重构的心冲击信号房颤检测方法 被引量：2

14

作者 蒋芳芳 王浩乾 +1 位作者 程天庆 洪楚航 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期1547-1553,1568,共8页

针对房颤事件中的节律异常特性,提出应用相空间重构算法提取心冲击(ballistocardiogram,BCG)信号的二维节律特征,并对重构过程中的最优嵌入维数和时间延迟参数进行了讨论.首先,将心脏搏动视为非线性动力学系统,应用相空间重构理论将一... 针对房颤事件中的节律异常特性,提出应用相空间重构算法提取心冲击(ballistocardiogram,BCG)信号的二维节律特征,并对重构过程中的最优嵌入维数和时间延迟参数进行了讨论.首先,将心脏搏动视为非线性动力学系统,应用相空间重构理论将一维时间序列映射到高维相空间中,从而获取BCG信号中表征房颤过程节律异常的相空间轨迹特征.其次,探讨了重构过程中适于房颤诊断的最优嵌入维数和时间延迟参数,并结合卷积神经网络实现了对房颤的智能诊断.最终,通过对59名受试者提取到的2000组BCG数据进行十折交叉验证,所提方法的分类准确率达到91.00%,与基于经典时频特征的机器学习方法相比较,有较为明显的提高,从而验证了所提方法的优越性. 展开更多

关键词 心冲击信号 心电信号 房颤检测 相空间重构 卷积神经网络

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基于心冲击信号的自动睡眠分期算法研究进展 被引量：2

15

作者 段鹏慧 严加勇 +1 位作者 段世梅 杨树臣 《软件导刊》 2019年第5期5-8,12,共5页

睡眠分期是指对睡眠阶段进行分类,其是睡眠研究与睡眠相关疾病诊断的主要手段之一,具有重要的临床研究与应用价值。近年来,基于心冲击信号的自动睡眠分期算法受到研究人员的重点关注。在介绍睡眠分期和心冲击信号基本知识的基础上,详细... 睡眠分期是指对睡眠阶段进行分类,其是睡眠研究与睡眠相关疾病诊断的主要手段之一,具有重要的临床研究与应用价值。近年来,基于心冲击信号的自动睡眠分期算法受到研究人员的重点关注。在介绍睡眠分期和心冲击信号基本知识的基础上,详细介绍了近年来基于心冲击信号的自动睡眠分期算法,并分析该领域研究进展与未来发展趋势。 展开更多

关键词 睡眠分期 心冲击信号 自动睡眠分期算法

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心冲击信号研究进展及其在医学中的应用 被引量：2

16

作者 夏建松 朱文武 杨挺 《中国医疗设备》 2021年第3期168-172,共5页

心冲击图(Ballistocardiogram,BCG)技术具备无创、非接触式和可长期连续监测等优点。本文在简单介绍BCG技术的基础之上,对BCG信号检测方式及其在生命体征检测、心血管功能参数监测和睡眠结构分析等医学中的应用研究进展做一综述,并对BC... 心冲击图(Ballistocardiogram,BCG)技术具备无创、非接触式和可长期连续监测等优点。本文在简单介绍BCG技术的基础之上,对BCG信号检测方式及其在生命体征检测、心血管功能参数监测和睡眠结构分析等医学中的应用研究进展做一综述,并对BCG技术难点和存在的问题进行分析和讨论,以期为后续BCG技术相关探索、研究和应用提供一定的思路或指导。 展开更多

关键词 心冲击信号 生命体征检测 心脏功能监测 睡眠结构分析

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基于聚偏氟乙烯传感器的心冲击信号影响因素分析 被引量：2

17

作者 王璐 王仲怡 +4 位作者 吴子悦 徐敬傲 蒋芳芳 徐礼胜 于滨 《集成技术》 2020年第1期36-44,共9页

心冲击图(Ballistocardiography,BCG)记录了人体心脏做机械运动时对外界的作用力信号,不仅能反应心脏节律,还能作为评估心脏血流动力学参数变化的有效依据。但BCG信号的采集过程中影响因素较多,这些严重地影响着信号形态特征,进而导致... 心冲击图(Ballistocardiography,BCG)记录了人体心脏做机械运动时对外界的作用力信号,不仅能反应心脏节律,还能作为评估心脏血流动力学参数变化的有效依据。但BCG信号的采集过程中影响因素较多,这些严重地影响着信号形态特征,进而导致对其进行血流动力学分析得不准确。因此,该文采用聚偏氟乙烯压电薄膜传感器,设计并实现了能够有效抑制外界干扰、具有高信噪比的BCG信号采集系统。基于该系统研究了传感器位置、床垫硬度、躺卧姿势对采集系统稳定性的影响,并分析了在呼吸暂停情况下采集系统的检测性能。结果表明,在卧姿采集BCG信号时,应选择硬质床垫(如木板床),并将传感器摆在心脏正下方的位置,使受试者保持平躺姿势。满足上述条件时,所采集的BCG信号波形最佳,H、J、K波波形明显,且具有较强的节律性,有利于提高后续血流动力学分析的精度。 展开更多

关键词 心冲击信号 聚偏氟乙烯传感器 非接触体征监护 呼吸暂停

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基于心冲击信号的心率异常自动检测方法 被引量：1

18

作者 蒋芳芳 王旭 +1 位作者 于艳波 杨丹 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期1685-1688,共4页

心冲击信号是一种非直接接触式的记录心肌收缩引起身体相应周期性震动的描记方法,其规律与心率相关.基于此原理,设计并实现了一套坐姿心冲击信号采集系统,同步采集一路单通道心电信号作为基准.针对心冲击信号微弱且易受干扰的特点,应用D... 心冲击信号是一种非直接接触式的记录心肌收缩引起身体相应周期性震动的描记方法,其规律与心率相关.基于此原理,设计并实现了一套坐姿心冲击信号采集系统,同步采集一路单通道心电信号作为基准.针对心冲击信号微弱且易受干扰的特点,应用Duffing混沌振子提取含噪信号的周期性特征,并根据该特征提出了自动检测心率异常的简易相态分类方法.实验结果表明,即使预处理滤波后的心冲击信号中仍含有噪声,也可以通过该方法自动检测出心率异常的受试者. 展开更多

关键词 心冲击信号 心电信号 心率异常 混沌振子 自动检测

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基于变分模态分解的心冲击信号分析与提取实验设计 被引量：1

19

作者 林红波 薛剑鸣 褚海婷 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2021年第12期133-137,174,共6页

心冲击(BCG)信号是无损监督心脏健康状态的重要依据,为了获得准确的心脏搏动特征需要从采集到的生理信号分离出心冲击信号和呼吸信号。本文设计了一个基于压电薄膜的床垫式BCG信号采集与分析系统,提出基于变分模态分解(VMD)的呼吸信号... 心冲击(BCG)信号是无损监督心脏健康状态的重要依据,为了获得准确的心脏搏动特征需要从采集到的生理信号分离出心冲击信号和呼吸信号。本文设计了一个基于压电薄膜的床垫式BCG信号采集与分析系统,提出基于变分模态分解(VMD)的呼吸信号与心冲击信号分离方法。该方法根据BCG信号的统计特征设置VMD分解算法参数,使之适用于低信噪比BCG信号特征,从而实现呼吸信号的分离和心冲击信号的提取。该实验为“随机信号处理”课程实验项目,采用MATLAB工具实现BCG信号的分析与提取,既可促进学生对随机信号处理理论的掌握,也有助于提高他们解决实际随机信号处理中复杂工程问题的能力。 展开更多

关键词 随机信号处理 心冲击信号 变分模态分解 信号提取 特征分析

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基于压电薄膜传感器的心冲击信号检测与实时心率估计

20

作者 阮志毅 张云龙 +2 位作者 陈建福 姚振杨 李家锐 《传感器世界》 2022年第9期22-26,共5页

为了实现对心脏健康的无感监护,该文研究一种心冲击信号检测与实时心率估计方法。在压电薄膜传感器的无接触式数据采集与预处理的基础上,先由模板匹配检测得到心冲击信号(即J峰);再借助于JJ间隔和J峰幅值的特点,尽可能地去除错检的“J... 为了实现对心脏健康的无感监护,该文研究一种心冲击信号检测与实时心率估计方法。在压电薄膜传感器的无接触式数据采集与预处理的基础上,先由模板匹配检测得到心冲击信号(即J峰);再借助于JJ间隔和J峰幅值的特点,尽可能地去除错检的“J峰”与增补漏检的J峰;最后,采用修正后的JJ间隔对实时心率进行估计。以指夹式脉搏血氧仪为对照,对该方法进行测试,所有随机选取受测人员测得的实时心率结果的均方根误差为1.52。这表明,该方法基本上可以满足无感监护下对实时心率估计的需要。 展开更多

关键词 压电薄膜 心冲击信号 实时心率 无感监护

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