【摘 要】
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在分析Hilbert-Huang 变换算法的基础上，利用此变换对打鼾者的鼾音信号进行了分析。通过经验模态分解把鼾音信号分解为一系列固有模态函数，并分析了各固有模态的频率特征，对各模
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在分析Hilbert-Huang 变换算法的基础上，利用此变换对打鼾者的鼾音信号进行了分析。通过经验模态分解把鼾音信号分解为一系列固有模态函数，并分析了各固有模态的频率特征，对各模态的生物学意义进行了描述。对固有模态函数进行了Hilbert变换，建立了鼾音信号的Hilbert谱和边际谱。结果表明Hilbert比小波变换所建立的时频分布具有更好的时频分辨率，解决了时间分辨率和频率分辨率互相影响的问题；从实际看边际谱比傅里叶谱有更准确的物理意义。Hilbert 谱和边际谱为脉搏信号的特征提取和模式识别提供了可
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