具有自适应性的实时睡眠信号处理算法研究

陈科; 单姗; 郑红梅

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具有自适应性的实时睡眠信号处理算法研究

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在人体睡眠实时监测中,采集到的胸腔微动信号是一种包含呼吸、心跳信息的复杂混叠信号,识别和分离该混叠信号对分析睡眠质量具有重要意义。提出一种具有自适应性的胸腔微动信号实时分离和提取算法,使用两次基于固定"筛"数量的聚类经验模态分解(EEMD)进行信号分离,结合相关性分析方法进行信号识别,利用希尔伯特-黄变换(HHT)进行信号时频分析。进行了仿真分析和实验研究,结果均表明,该算法具有很强的自适应性,能够准确、高效的完成睡眠信号的实时处理。

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来源
《电子测量与仪器学报》 |2016年第10期|1497-1505|共9页
作者
陈科; 单姗; 郑红梅;
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作者单位

合肥工业大学机械工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数字信号处理;
关键词
睡眠信号; 信号识别; 聚类经验模态分解; 自适应处理;

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