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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明公开了基于自适应傅里叶分解的心肺耦合特征提取方法及系统，该方法能够兼顾电生理信号的动态性，提取电生理信号频谱特征并实现关键节律的自适应分解。具体步骤如下：对采集到的原始单导联心电信号及呼吸信号进行预处理；从预处理后的心电信号提取心脏跳动间隔R‑R间期时间序列；利用自适应频宽傅里叶分解算法分别对呼吸信号时间序列和R‑R间期时间序列进行处理，获得上述两时间序列的傅里叶固有频带函数；从两时间序列不同频率傅里叶固有频带函数的解析形式中获取傅里叶分解系数，并根据R‑R和呼吸信号时间序列的傅里叶分解系数计算CPC值，构建心肺耦合图谱；基于心肺耦合图谱提取多类心肺耦合特征。
主权项：1.基于自适应傅里叶分解的心肺耦合特征提取方法，其特征在于，包括：对采集到的原始单导联心电信号及呼吸信号进行预处理；从预处理后的心电信号提取心脏跳动间隔R-R间期时间序列；利用自适应频宽傅里叶分解算法分别对呼吸信号时间序列和R-R间期时间序列进行处理，获得上述两时间序列的傅里叶固有频带函数；从两时间序列不同频率傅里叶固有频带函数的解析形式中获取傅里叶分解系数，并根据R-R和呼吸信号时间序列的傅里叶分解系数计算心肺耦合CPC值，构建心肺耦合图谱；基于心肺耦合图谱提取多类心肺耦合特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 基于自适应傅里叶分解的心肺耦合特征提取方法及系统
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