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申请/专利权人：重庆大学

摘要：本发明涉及一种心阻抗信号细节分离重构及特征提取的实现方法，属于心阻抗信号处理技术领域。该方法包括：根据人体心阻抗信号ICG的主要频率相对集中的特点，使用ICEEMDAN方法对心阻抗信号进行细节分离，获得心阻抗主要信号和细节信号，进而构建PSO‑VMD方法对细节信号进行二次分解重构处理；利用心阻抗信号C点的生理特性，对心阻抗信号使用两侧差分，固定C点，再分段提取其他关键特征点。本发明涉及的心阻抗信号细节分离的信号处理方法在具有保留信号细节特征的基础上，具有更好的鲁棒性和稳定的去噪效果，在结合人体生理学意义和特征点时序关系的基础上，提取到的与心脏功能相关的收缩舒张关系的特征点具有更高的准确性。

主权项：1.一种心阻抗信号细节分离重构及特征提取的实现方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：S1：利用ICEEMDAN方法将心阻抗信号ICG分解为代表信号不同频率与幅度成分的NIMF分量： 其中，NIMFk,n表示由ICEEMDAN分解的第k层NIMF本征模态函数，k＝1,...,K，K表示ICG信号经ICEEMDAN分解的分解层数，n表示每组NIMF分量的数据长度，与输入信号等长；ICEEMDAN表示改进的自适应噪声完备集合经验模态分解，NIMF表示ICG信号经ICEEMDAN分解后得到的模态分量；S2：选取层数K1划分出NIMF分量中关于心阻抗信号的细节分量重构为ICG1，以及仍具有部分心阻抗信号信息的剩余分量重构为ICG2： S3：选取分解层数Kvmd和惩罚因子α对ICG2进行VMD分解，得到Kvmd组VIMF分量： 其中，VMD表示变分模态分解，VIMF表示ICG信号经过VMD分解后得到的模态分量；S4：通过下式对VIMF分量进行自适应阈值处理： 其中，fni表示第i层VIMF分量，表示阈值处理后的第i层VIMF分量；τi是阈值，为三倍的信号标准差，可根据实际情况进行调整；S5：选取层数K2重构出VIMF分量中关于心阻抗信号的其他细节信息为ICG3，再结合步骤S2中得到的ICG1，共同重构心阻抗信号的去噪结果sn： S6：利用差分阈值和移动积分的方案，对步骤S5去噪后的心阻抗信号进行两侧差分和固定C点，再分段提取A、B、X、O的特征。

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权利要求：

百度查询： 重庆大学 一种心阻抗信号细节分离重构及特征提取的实现方法