基于EEMD的脉率变异性时频域研究

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该文基于集合经验模态分解(EEMD)具有非常适合分析非平稳、非线性信号的特点.将脉率变异性(PRV)信号通过EEMD分解成多个本征模态(IMF)分量。分别计算出每个IMF分量的能量.并根据各个IMF分量频谱的特点,重新对IMF分量的能量重构得到PRV的高频能量(EHF),低频能量(ELF)、极低频能量(EVLF)。并通过实验与AR功率谱估计方法进行了比较。结果表明两种方法得到的PRV各个对应的频域参数相关系数〉0.96,说明该方法可以真实地反映交感神经和迷走神经活动。
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