基于改进滑窗迭代DFT的动态脉率变异性提取

发布时间：2017-09-21 06:02

  本文关键词：基于改进滑窗迭代DFT的动态脉率变异性提取

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【摘要】：针对现有脉率变异性(PRV)提取方法对噪声、采样频率敏感,计算量大等不足,提出一种可从动态脉搏信号基波分量中提取PRV信号的方法。通过对滑窗迭代DFT进行简化以及自适应调整滑动窗口的宽度,提高计算脉搏信号基波的速率和准确性。同时,采用动态差分阈值与人工检测相结合的方法提取PRV信号,作为标准分析所提出方法的准确性。将所提出方法用于提取不同采样频率、受不同噪声污染以及被试者休息、视觉疲劳、心律不齐等状态下脉搏信号的PRV信号;设计实验,验证其提取动态脉率变异性(DPRV)信号的准确性和实时性。结果表明在不同采样频率、不同噪声水平以及被试者处于不同状态下,该算法仍然保持着很高的准确性;并可以准确地提取动态脉率变异性信号。
【作者单位】： 兰州理工大学电气工程与信息工程学院;甘肃省科技厅甘肃省工业过程先进控制重点实验室;兰州理工大学校医院;
【关键词】： 改进的滑窗迭代DFT 基波 动态脉率变异性 便携式医疗器械
【基金】：国家自然科学基金(81360229) 甘肃省自然科学基金(1308RJZA225) 教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20116201110002) 模式识别国家重点实验室开放课题(201407347)项目资助
【分类号】：TN911.7;R197.39
【正文快照】： 1引言近年来,随着健康物联网技术的不断发展,可穿戴便携式医疗器械得到广泛应用。这些器械通过测量人体的血压、心率、体温和血氧饱和度等参数[1-4],实现人体健康状态的辅助评估。但对患有冠心病、心率不齐等慢性易突发的准危重病人,这些参数已不能满足监测需求。如何从生理信

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本文编号：892771