【摘 要】
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脉搏波信号中含有丰富的人体生理病理信息,然而基线漂移的存在严重影响人体生理参数的准确提取,需要予以去除;针对传统经验模态分解(EMD)方法在去除基线漂移时,通过经验来确
【机 构】
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中国民航大学中欧航空工程师学院,中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室
【基金项目】
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广东省省级科技计划项目(2013B0906000);中央高校基本科研业务费专项基金(3122017111)
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脉搏波信号中含有丰富的人体生理病理信息,然而基线漂移的存在严重影响人体生理参数的准确提取,需要予以去除;针对传统经验模态分解(EMD)方法在去除基线漂移时,通过经验来确定基线漂移信号所在的固有模态函数阶数,导致去噪性能下降;根据EMD分解过程中固有模态函数的特性,提出基于过零率检测的方法进行算法改进,通过计算每阶固有模态函数的总过零率,设定阈值来确定基线漂移阶数;仿真实验结果表明:该改进算法科学严谨,能够有效地去除脉搏波基线漂移,提高了信噪比,有利于提高基于光电容积脉搏波提取血压、血氧等人体生理参数的精度
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