基于经验模式分解的结肠压力信号分析

摘要

结肠运动障碍疾病是一种常见的疾病，但是在人体脏器中，对结肠运动功能的认识还比较欠缺。结肠运动功能的异常在人群中的发生率很高，近20%的个体都受其影响。对结肠运动功能的检测是诊断的一个重要手段，测压得到的肠道压力信号被广泛用于评价消化道运动情况，可以准确反应腔内压力变化的幅度、频率等，对运动障碍疾病的诊断有较高的价值。但是人体结肠的运动是相当复杂的，其压力信号是一种非稳态信号，采用传统的傅立叶分析方法提取压力信号特征往往比较困难，并且由于腔内压力往往由多种动力模式混合而成，不同的动力模式具有不同的生理意义和特征，但在时频域上却存在相对的混叠，加之外界噪声的影响，给分析带来了不小的困难。经验模式分解(EMD)是由Norden E. Huang等人提出的一种新的时频分析法。它是一种局域波分解方法，把复杂的原信号分解成有限个简单的分量，称之为内禀模态函数( IMF)分量。该分解法分解所得的内禀模态函数是完备的、正交的、局域的，并且是自适应的，是一种高效的信号分解法。但是经验模式分解有两个主要的问题：端点效应和筛选截止条件，本文将经验模式分解应用于结肠压力信号的分析，针对这两个问题就分析的对象进行了对比，选出了比较适合结肠压力信号的解决方法。通过经验模式分解并结合功率谱分析得出来正常与异常，以及不同异常情况的判别分类，并使用经验模式分解和信息熵对结肠压力信号进行处理，得出在不同情况下的信息熵值。结果表明，运用此方法对结肠压力进行分析，可以有效获取信号的有用特征，有效去除噪声，得出清晰的不同动力模式，据此可以对正常和病患做出初步的区分。

目录

摘要

ABSTRACT

第一章 绪论

1.1 引言

1.2 经验模式分解概述

1.3 肠道动力研究现状

1.4 本文的主要工作

第二章 结肠压力信号测量及结肠运动生理

2.1 结肠压力信号的测量

2.2 结肠的运动及生理

2.2.1 结肠的运动规律

2.2.2 结肠的功能性疾病

2.3 本章总结

第三章 经验模式分解算法及其改进

3.1 频谱分析的基本概念

3.1.1 基本概念

3.1.2 短时傅里叶变换和Wigner-Vile 分布

3.1.3 功率谱

3.2 经验模式分解算法的实现

3.2.1 经验模式分解算法的原理

3.2.2 经验模式分解算法的性质

3.3 端点效应及其消除

3.3.1 镜像闭合延拓

3.3.2 正交多项式延拓

3.3.3 自适应相位延拓

3.3.4 延拓方法的对比

3.4 EMD 循环截止条件

3.4.1 EMD 循环局部截止条件

3.4.2 EMD 循环整体截止条件

3.5 本章总结

第四章 结肠压力信号分析

4.1 结肠压力信号的预处理

4.2 基于EMD 的结肠压力信号功率谱分析

4.2.1 基于EMD 的结肠压力信号功率谱分析方法

4.2.2 不同样本相同通道的信号分析

4.2.3 相同样本不同通道的信号分析

4.3 基于 EMD 的结肠压力信号奇异值熵分析

4.3.1 基本概念

4.3.2 结肠压力信号的奇异值熵

4.4 本章总结

第五章 总结与展望

5.1 本文工作的总结

5.2 研究展望

参考文献

就读期间发表作品

致谢