一種利用經驗模態(tài)分解算法的光電容積脈搏波信號中提取呼吸波的方法研究
關鍵詞：光電容積脈搏波 經驗模態(tài)分解算法 mimic database 本征模函數
摘要：針對目前提取呼吸波準確性不高的問題,本研究提出了一種從光電容積描記(photoplethysmography,PPG)信號中提取呼吸波的有效方法。在MIMIC Database中獲取人體同時段的多路生理信號,包括PPG信號和呼吸波信號。首先,利用經驗模態(tài)分解算法(empirical mode decomposition,EMD)對PPG信號進行分解,得到各層本征模函數(intrinsic mode function,IMF),選擇合適的IMF分量重構出呼吸波信號;然后將重構的呼吸波信號與采用PPG信號同時段的原始呼吸波信號進行比較,結果顯示,呼吸波信號速率的準確率均在90%以上,AR功率譜中的相關性系數均在85%以上,呼吸波信號相對相干系數也顯示該方法的優(yōu)越性。采用EMD算法可以有效地從PPG信號中提取呼吸波,這對于臨床實踐中的無創(chuàng)檢測,醫(yī)療設備的改進具有重要意義。
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