【摘 要】
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针对传统希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform,HHT）中经验模态分解（EmpiricalMode Decomposition,EMD）存在的模态混叠问题,提出一种基于总体经验模态分解（Ensemble Empirical
【机 构】
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长沙理工大学电气与信息工程学院,湖南中医药大学中医诊断研究所
【基金项目】
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湖南省教育厅科研基金项目(10C0380)
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针对传统希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform,HHT）中经验模态分解（EmpiricalMode Decomposition,EMD）存在的模态混叠问题,提出一种基于总体经验模态分解（Ensemble EmpiricalMode Function,EEMD）的脉搏信号分析方法。该方法通过对原始数据加入随机白噪声分量,使不同区域脉搏信号保持完整性,克服了传统EMD分解不能有效解决模态混叠（Mode Mixing,MM）的问题。首先通过EEMD方法提取脉搏信号的固有模态函数（Int
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