[1]丑永新,祁春阳,金逸,等. 基于Hilbert-Huang变换的脉率变异性提取方法[J].中国医学物理学杂志,2018,35(4):425-430.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2018.04.011]
　CHOU Yongxin,QI Chunyang,JIN Yi,et al. A Hilbert-Huang transform-based pulse rate variability extraction method[J].Chinese Journal of Medical Physics,2018,35(4):425-430.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2018.04.011]
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 基于Hilbert-Huang变换的脉率变异性提取方法()
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《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
35卷
期数:
2018年第4期
页码:
425-430
栏目:
医学信号处理与医学仪器
出版日期:
2018-04-21

文章信息/Info

Title:
 A Hilbert-Huang transform-based pulse rate variability extraction method
文章编号:
1005-202X（2018）04-0425-06
作者:
 丑永新1; 祁春阳2; 金逸3; 张瑞雷1; 顾亚1
 1.常熟理工学院电气与自动化工程学院， 江苏 苏州 215500； 2.中国矿业大学计算机科学与技术学院， 江苏 徐州 221116； 3.常熟市医学检验所， 江苏 苏州 215500
Author(s):
 CHOU Yongxin1;  QI Chunyang2;  JIN Yi3;  ZHANG Ruilei1;  GU Ya1
 1. School of Electrical and Automatic Engineering, Changshu Institute of Technology, Suzhou 215500, China; 2. School of Computer Science and Technology, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China; 3. Changshu Medicine Examination Institute, Suzhou 215500, China
关键词:
 ; 脉搏信号; 脉率变异性; Hilbert-Huang变换; EMD分解
Keywords:
 ; pulse signals;  pulse rate variability;  Hilbert-Huang transform;  empirical mode decomposition
分类号:
R35
DOI:
DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2018.04.011
文献标志码:
A
摘要:
 提出一种基于Hilbert-Huang变换的脉率变异性信号（PRV）提取方法。首先对脉搏信号进行经验模态分解，得到脉搏信号的内禀模态函数及其边际谱；然后，根据边际谱的频率范围选取能反映脉率变化的内禀模态函数分量；最后，从分量中提取PRV信号。将所提出的方法应用于实际采集的脉搏信号，结果表明所提出的方法能从脉搏信号中准确地提取PRV信号，并且抗噪性很强。
Abstract:
 A novel method based on Hilbert-Huang transform for extracting pulse rate variability (PRV) signals is proposed in this study. The pulse signals are firstly decomposed by empirical mode decomposition to obtain the intrinsic mode functions of pulse signals and their marginal spectra. According to the frequency range of the obtained marginal spectra, the intrinsic mode functions components which can reflect the change of the pulse rate are selected, and the PRV signals are extracted from those components. The proposed method is applied into the actual pulse signal acquisition, and the results show that the proposed method can accurately extract the PRV signals from the pulse signals and has a good anti-noise performance.

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备注/Memo

备注/Memo:
 【收稿日期】2017-11-27
【基金项目】国家自然科学基金（61673075，61273312）；江苏省高校自然科学研究项目（16KJB310001）；江苏省基础研究计划（自然科学基金）项目（BK20170436）
【作者简介】丑永新，博士，讲师，从事生物医学信息检测与识别研究，E-mail: lutchouyx@163.com
更新日期/Last Update: 2018-04-23