本文關(guān)鍵詞：脈搏信號預(yù)處理與特征提取

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【摘要】：脈搏信號是人體最重要的生理信號之一,它包含大量生理病理信息。體內(nèi)各種狀態(tài)變化都會反映在脈搏信號中。而脈搏信號的改變或雜音的出現(xiàn),往往是人體各器官病癥的最早表征。脈搏信號的研究可以清楚地了解身體的生理特性,為疾病診斷提供重要依據(jù)。本文主要進行脈搏信號預(yù)處理和特征提取兩個方面研究。預(yù)處理方面首先了解目前世界上脈搏信號研究現(xiàn)狀,總結(jié)脈搏信號的產(chǎn)生機理、主要特征以及信號中的干擾類型。接著分析小波去噪和經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)去噪方法在脈搏信號去噪中的優(yōu)缺點,并將二者結(jié)合提出一種改進的去噪算法,同時用數(shù)據(jù)擬合的方法去除脈搏信號中的基線漂移。最后將本文改進算法與小波去噪和EMD去噪方法分別進行對比。仿真結(jié)果表明:在相同條件下,該算法能有效地實現(xiàn)對脈搏信號中噪聲的消除,較好地保留脈搏信號中的有用信息,保持脈搏信號的特征。特征提取方面首先對脈搏信號特征提取方法進行研究,實現(xiàn)脈圖特征參數(shù)提取,并介紹了脈圖K值的基本概念。然后對EMD分解后的各模態(tài)分量進行研究,將模態(tài)能量商、Hilbert邊際譜以及譜能比應(yīng)用到脈搏信號分析中。最后用上述方法對正常脈象和動脈硬化脈象信號進行對比分析。實驗結(jié)果證明,該方法得到的特征參數(shù)均可有效地區(qū)分正常脈象和病態(tài)脈象。
【關(guān)鍵詞】：脈搏信號 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 預(yù)處理 特征提取 小波變換
【學位授予單位】：西安科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN911.7
【目錄】：

• 摘要2-3
• ABSTRACT3-6
• 1 緒論6-15
• 1.1 課題研究背景和意義6-7
• 1.2 脈搏信號特點與分類7-10
• 1.2.1 脈搏波形成機理7-8
• 1.2.2 脈搏信號特點8-9
• 1.2.3 脈象表達與分類9-10
• 1.3 脈診客觀化研究現(xiàn)狀10-15
• 1.3.1 脈搏信號采集系統(tǒng)11-12
• 1.3.2 脈搏信號預(yù)處理12
• 1.3.3 脈搏信號特征提取12-13
• 1.3.4 脈搏信號特征分類13-15
• 2 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解基本理論15-23
• 2.1 EMD算法基本概念15-16
• 2.1.1 瞬時頻率15-16
• 2.1.2 本征模態(tài)函數(shù)16
• 2.2 EMD算法原理16-20
• 2.2.1 EMD基本原理16-18
• 2.2.2 EMD特點及實現(xiàn)18-20
• 2.3 EMD在信號去噪中的應(yīng)用20-23
• 3 脈搏信號預(yù)處理研究23-40
• 3.1 脈搏信號干擾類型及常用處理方法23-26
• 3.1.1 干擾類型23-24
• 3.1.2 常用方法24
• 3.1.3 小波閾值去噪方法24-26
• 3.2 改進的脈搏信號預(yù)處理26-32
• 3.2.1 改進的EMD小波閾值去除噪聲方法27-30
• 3.2.2 去除基線漂移方法30-32
• 3.3 改進的脈搏信號預(yù)處理實驗32-39
• 3.3.1 算法實現(xiàn)步驟32-33
• 3.3.2 實驗結(jié)果及分析33-39
• 3.4 本章小結(jié)39-40
• 4 脈搏信號特征提取方法研究40-56
• 4.1 脈圖及其分析40-43
• 4.1.1 脈圖概念及特征40-42
• 4.1.2 脈圖K值計算42-43
• 4.2 基于EMD脈搏信號能量特征分析43-44
• 4.3 基于Hilbert邊際譜脈搏信號分析44-46
• 4.4 脈搏信號特征提取實例--正常脈象與動脈硬化脈象對比46-56
• 5 全文總結(jié)56-57
• 致謝57-58
• 參考文獻58-61
• 攻讀碩士學位期間的科研工作61

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本文編號：605120