基于小波模极大值的脉搏信号特征点识别方法

论文摘要

传统的脉搏信号时域特征点识别方法未考虑脉搏形态的多样性,缺乏与脉搏波形成机制之间的联系,从而限制了其识别准确性。为此,引入小波变换模极大值曲线及其奇异点检测理论,结合脉搏波形成机制和脉搏特征点释义,提出一种脉搏时域特征点识别方法。运用小波变换模极大值曲线检测脉搏信号中的奇异点,根据奇异点的性质与位置关系,确定各时域特征点所在的位置范围,利用差分法确定各个时域特征点的位置。实验结果表明,该方法不仅能避免脉搏频率不稳定性对特征点识别的干扰,而且能适应脉搏形态的多样性,其时域特征点识别准确率优于滑动窗口法、香农包络线法以及经验划分法。

论文目录

• 0 概述
• 1 特征提取
•   1.1 传统时域特征点提取
•     1)上升支特征点的识别
•     2)下降支特征点的识别
•   1.2 模极大值曲线以及奇异点检测理论
•   1.3 上升支特征点识别
•   1.4 下降支特征点识别
• 2 实验与结果分析
•   2.1 上升支特征点识别的对比实验
•   2.2 下降支特征点识别的对比实验
• 3 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 傅之越,张睿,李福凤

关键词: 脉搏信号,时域特征点,小波模极大值,上升支,下降支,奇异点检测

来源: 计算机工程 2019年11期

年度: 2019

分类: 信息科技,医药卫生科技

专业: 中医学,电信技术

单位: 复旦大学软件学院,上海中医药大学基础医学院

基金: 国家重点研发计划“中医药现代化研究重点专项”(2018YFC1707602),国家自然科学基金(81774205)

分类号: R241;TN911.7

DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0052471

页码: 287-297

总页数: 11

文件大小: 3911K

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