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申请/专利权人：哈尔滨工程大学
摘要：一种基于改进经验模态分解算法的脉搏波无损检测方法及系统，本发明涉及脉搏波检测领域。解决现有的存在脉搏信号检测装置多采用侵入性方法，不仅增加了检测成本，而且给病人带来较高的疼痛感和恐惧感，影响检测结果的准确性等问题，本发明提供了以下技术方案：建立心跳呼吸模型，并向心跳呼吸模型中加入噪声，用于仿真脉搏波信号；采用改进经验模态分解方法对脉搏波仿真信号进行分解，得到脉搏波仿真信号的IMFs分量，计算各分量与脉搏波信号之间的相关系数，使用排列熵的方法将噪声分量区分为纯噪声分量与噪声主导IMF分量；使用小波软阈值方法对噪声主导分量并和脉搏波仿真信号分量重构，得到去噪后的脉搏波信号，即得到无损的脉搏波信号。
主权项：1.一种基于改进经验模态分解算法的脉搏波无损检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤一、建立心跳呼吸模型，并向所述心跳呼吸模型中加入噪声，用于仿真脉搏波信号；步骤二、根据步骤一中得到的仿真脉搏波信号，采用改进经验模态分解方法对所述脉搏波仿真信号进行分解，得到脉搏波仿真信号的IMFs分量，所述IMFs分量包括至少一个IMF分量；步骤三、计算步骤二中各IMF分量与脉搏波信号之间的相关系数，通过测试区分脉搏波仿真信号分量与噪声分量；步骤四、使用排列熵的方法将步骤三中的噪声分量区分为纯噪声分量与噪声主导IMF分量；步骤五、使用小波软阈值方法处理噪声主导IMF分量；步骤六、将小波软阈值处理后的噪声主导IMF分量与脉搏波的仿真信号分量重构，得到去噪后的脉搏波信号；步骤七、在Physio-BankATM-BIDMC数据库中选取一段去噪后的脉搏波信号，通过步骤一至步骤六的测试，得到无损的脉搏波信号。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工程大学 一种基于改进经验模态分解算法的脉搏波无损检测方法及系统
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