【摘 要】
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目的采用HHT(Hibert-HuangTransformation)时间序列分析方法处理从人体采集到的脉搏波信号。方法通过经验模态分解(EMD)技术将一非线性、非稳态过程的原始离散数据序列分解为
【机 构】
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上海交通大学船建学院工程力学系,上海中医药大学基础医学部
【基金项目】
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国家重点基础研究发展项目(2003CB517108)
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目的采用HHT(Hibert-HuangTransformation)时间序列分析方法处理从人体采集到的脉搏波信号。方法通过经验模态分解(EMD)技术将一非线性、非稳态过程的原始离散数据序列分解为一组内在模态函数(IMFs),然后对每一个IMF进行HT变换,这样得到的信号幅度和瞬时频率都是时间的函数,即获得脉搏波信号幅度和频率的时间分布。再根据已获得的HH谱,进而得到边际谱。这是一种更具适应性的、新型的、基于模态分解的时间序列数据处理方法。结果首先对一系列由标准的周期函数构造而成的时间序列信号进行了EMD处理,验证HHT方法分解的可行性、有效性;然后分别对一例正常人脉搏波信号和一例典型的冠心病人脉搏波信号进行分解处理,对得到结果进行了比较。结论HHT方法在生物医学信号处理领域将会有广阔的应用前景。
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