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基于改进EEMD的呼吸波提取算法

         

摘要

针对人体指端的光电容积脉搏波(PPG)提取呼吸波的缺点,并根据PPG信号的特点提出一种改进的整体平均经验模态分解(EEMD)算法。该算法利用PPG信号次波峰幅度平均值来确定添加噪声强度,计算每层分解的平均瞬时频率,在减少分解层数的同时选取较好的固有模态函数(IMF)重构呼吸波。采用MIMIC数据库中的4组数据进行测试,得到波形相对相关系数在0.65以上,幅度平方相干系数在0.98以上。实验结果表明,本文算法不但克服了EEMD算法提取呼吸波添加噪声和循环次数的不准确性,而且可以更有效、更准确的提取PPG中的呼吸波。

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