EEMD在同时消除脉搏血氧检测中脉搏波信号高频噪声和基线漂移中的应用

发布时间：2018-09-14 14:51

【摘要】：人体血氧饱和度是基于脉搏波信号测量得到的,然而在脉搏波信号采集的过程中存在着由人体呼吸和仪器本身热噪声等带来的基线漂移和高频噪声,影响人体血氧饱和度的测量精度。因此,该文提出一种总体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)与基于排列熵(Permutation Entropy,PE)的信号随机性检测相结合的方法,同时消除基线漂移和高频噪声。对脉搏波信号进行EEMD分解,计算分解到得到的内在模式分量的排列熵,选取阈值,分别判断并剔除代表高频噪声和基线漂移的内在模式分量。最后信号重构就得到同时消除高频噪声和基线漂移的脉搏波信号。通过自行研制的测量装置所采集的脉搏波信号进行实验验证,利用信号的频谱和交直流比R评价效果。结果表明:该方法有效地同时消除了脉搏波信号中的高频噪声和基线漂移,这将有利于人体血氧饱和度测量精度的提高。
[Abstract]:The oxygen saturation of human body is measured based on pulse wave signal. However, in the process of pulse wave signal acquisition, there are baseline drift and high frequency noise caused by human breathing and thermal noise of the instrument itself. The measurement accuracy of human blood oxygen saturation is affected. Therefore, this paper proposes a method of combining the total average empirical mode decomposition (Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD) with signal randomness detection based on permutation entropy (Permutation Entropy,PE), while eliminating baseline drift and high frequency noise. The pulse wave signal is decomposed by EEMD, the permutation entropy of the intrinsic mode component is calculated, the threshold value is selected, and the intrinsic mode component representing high frequency noise and baseline drift is judged and eliminated respectively. At last, the pulse wave signal which eliminates both high frequency noise and baseline drift can be obtained by signal reconstruction. The pulse wave signal collected by the self-developed measuring device is verified experimentally and the effect is evaluated by using the spectrum of the signal and the ratio of AC / DC. The results show that this method can effectively eliminate the high frequency noise and baseline drift in pulse wave signal simultaneously, which will help to improve the accuracy of the measurement of human blood oxygen saturation.
【作者单位】： 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所光电技术研发中心;
【分类号】：R318.04

【参考文献】

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本文编号：2243029