一种利用经验模态分解算法的光电容积脉搏波信号中提取呼吸波的方法研究
陈真诚1
牛春望1
朱健铭2
梁永波1
1.桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,广西桂林,5410042.桂林电子科技大学生命与环境科学学院,广西桂林,541004
摘要：针对目前提取呼吸波准确性不高的问题,本研究提出了一种从光电容积描记(photoplethysmogra-phy,PPG)信号中提取呼吸波的有效方法.在MIMIC Database中获取人体同时段的多路生理信号,包括PPG信号和呼吸波信号.首先,利用经验模态分解算法(empirical mode decomposition,EMD)对PPG信号进行分解,得到各层本征模函数(intrinsic mode function,IMF),选择合适的IMF分量重构出呼吸波信号;然后将重构的呼吸波信号与采用PPG信号同时段的原始呼吸波信号进行比较,结果显示,呼吸波信号速率的准确率均在90％以上,AR功率谱中的相关性系数均在85％以上,呼吸波信号相对相干系数也显示该方法的优越性.采用EMD算法可以有效地从PPG信号中提取呼吸波,这对于临床实践中的无创检测,医疗设备的改进具有重要意义.
关键词：光电容积脉搏波经验模态分解算法MIMICDatabase本征模函数呼吸波
分类号：R318(医用一般科学)
资助基金：国家自然科学基金(61627807)国家自然科学基金(81873913)广西自然科学基金(2016GXNSFBA380145)
论文发表日期：2019-04-02
在线出版日期：2026-09-11（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 134-139 )
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