具有自适应性的实时睡眠信号处理算法研究

发布时间：2017-09-07 00:32

  本文关键词：具有自适应性的实时睡眠信号处理算法研究

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【摘要】：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。
【作者单位】： 合肥工业大学机械工程学院;
【关键词】： 睡眠信号 信号识别 聚类经验模态分解 自适应处理
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 1引言睡眠状态的实时监测对慢性病的预防以及疾病康复后的复查都具有重要意义[1-2],高灵敏度的压电驻极体薄膜(electro mechanical film,EMFi)传感器可以对睡眠中的胸腔微动信号实现精确、便捷、无约束的实时采集。睡眠监测过程中,有效信号主要包含体动、离床以及安静状态的胸

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9 胡鑫U，

本文编号：806365