【摘 要】
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在人体睡眠实时监测中，采集到的胸腔微动信号是一种包含呼吸、心跳信息的复杂混叠信号，识别和分离该混叠信号对分析睡眠质量具有重要意义。提出一种具有自适应性的胸腔微动信号
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在人体睡眠实时监测中，采集到的胸腔微动信号是一种包含呼吸、心跳信息的复杂混叠信号，识别和分离该混叠信号对分析睡眠质量具有重要意义。提出一种具有自适应性的胸腔微动信号实时分离和提取算法，使用两次基于固定“筛”数量的聚类经验模态分解（EEMD）进行信号分离，结合相关性分析方法进行信号识别，利用希尔伯特．黄变换（HHT）进行信号时频分析。进行了仿真分析和实验研究，结果均表明，该算法具有很强的自适应性，能够准确、高效的完成睡眠信号的实时处理。
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