【摘 要】
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脉搏的动态监测数据中掺杂严重的运动伪迹噪声和高斯噪声,经传统的滤波算法滤波后,其特征无法准确辨识,严重影响临床诊断.为突出脉搏主波、重搏前波、重搏波的形态特征,将EMD
【机 构】
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天津工业大学电子与信息工程学院天津300387;天津市医学电子诊疗技术工程中心天津300387天津工业大学电子与信息工程学院天津300387
【出 处】
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中国仪器仪表学会第18届青年学术会议
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脉搏的动态监测数据中掺杂严重的运动伪迹噪声和高斯噪声,经传统的滤波算法滤波后,其特征无法准确辨识,严重影响临床诊断.为突出脉搏主波、重搏前波、重搏波的形态特征,将EMD分解算法应用到动态脉搏数据处理中,通过分析各IMF分量中蕴含的波形信息,运用多尺度滤波和累计能量贡献率滤波方法,解决动态脉搏信号的中断、漂移、噪声处理问题.该算法具有易于移植到嵌入式平台、运算速度快、占用内存少的特点.仿真结果表明该方法能有效地滤除动态脉搏波中的干扰和噪声,突出脉搏形态特征.
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