总体经验模态分解能量向量用于ECG能量分布的研究

发布时间：2018-04-23 21:52

  本文选题：总体经验模态分解 + 能量向量　； 参考：《物理学报》2015年07期

【摘要】：总体经验模态分解(EEMD)改进了经验模态分解(EMD)存在的模态混叠问题,依据信号自身的波动特点将信号分解,特别适合非线性非平稳信号的分析处理.ECG信号能量分布有一定的规律,疾病会引起能量分布的变化,研究ECG能量分布的改变对心脏疾病的研究和临床诊断有重要意义.本文将ECG信号通过EEMD方法分解为多个本征模态函数(IMF)分量,观察IMF分量的波动规律,指出了ECG信号在不同时间尺度上的波动特点和物理意义.将IMF分量分别计算能量,得到ECG的能量向量,并对健康人和三种心脏疾病患者能量向量进行对比分析.结果表明心脏疾病导致EEMD能量向量的高频分量显著降低,尤其是p1分量具有较好的区分度,可以作为心脏疾病诊断的参考依据.相比较传统的频域分析方法单纯关注频率而忽略信号自身特点和信号成分之间的相互作用,EEMD的分解结果依赖于ECG信号本身,因此更能够反映ECG信号的真实情况,揭示年龄和疾病对ECG能量分布的影响.
[Abstract]:The total empirical mode decomposition (EEMD) improves the modal aliasing problem existing in EMD). According to the fluctuation characteristics of the signal itself, the signal is decomposed, which is especially suitable for the analysis and processing of nonlinear non-stationary signals. The energy distribution of ECG signals has a certain rule. Disease can cause changes in energy distribution. It is important to study the change of ECG energy distribution for the study of heart disease and clinical diagnosis. In this paper, the ECG signal is decomposed into several intrinsic mode functions by EEMD method, the fluctuation law of IMF component is observed, and the fluctuation characteristics and physical significance of ECG signal on different time scales are pointed out. The energy vector of ECG was obtained by calculating the energy of IMF component, and the energy vector of healthy people and three kinds of heart diseases were compared and analyzed. The results show that the high frequency component of EEMD energy vector is significantly decreased due to heart disease, especially the p1 component has a good differentiation, which can be used as a reference for the diagnosis of heart disease. Compared with the traditional frequency domain analysis method, the decomposition results of the ECG signal depend on the signal itself and ignore the characteristics of the signal and the interaction between the signal components, so it can reflect the real situation of the ECG signal. To reveal the influence of age and disease on ECG energy distribution.
【作者单位】： 南京大学电子科学与工程学院 生物医学电子工程研究所;
【基金】：国家自然科学基金(批准号:61271079) 江苏省高校优势学科建设工程资助项目资助的课题~~
【分类号】：TN911.7

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1793788