用自适应AR模型提高血氧饱和度测量中脉搏波信号的检出率

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血氧饱和度是人体一项重要的生理参数 ,它的准确测量对于生理研究及医学应用都具有很重要的意义。对血氧饱和度的无创伤检验通常采用双波长法 ,在该方法中 ,血氧饱和度的计算是以识别脉搏波并提取其特征值为基础进行的。由于采用双波长法得到的脉搏波信噪比较低 ,且脉搏波又不具有明显的特征 (例如心电信号中有QRS波群 ) ,因此常用的脉搏波波形识别方法正确检出率不高 ,经常出现漏检或误检。本文提出利用时间序列建模的方法 ,建立心搏间期的自适应 AR模型 ,用微分阈值法的输出值同模型的估计值作比较 ,甄别出漏检或误检的脉搏波 ,从而大大提高了脉搏波的正确检出率。
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