發(fā)布時(shí)間：2018-04-23 21:52

  本文選題：總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 + 能量向量　； 參考：《物理學(xué)報(bào)》2015年07期

【摘要】：總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)改進(jìn)了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)存在的模態(tài)混疊問(wèn)題,依據(jù)信號(hào)自身的波動(dòng)特點(diǎn)將信號(hào)分解,特別適合非線性非平穩(wěn)信號(hào)的分析處理.ECG信號(hào)能量分布有一定的規(guī)律,疾病會(huì)引起能量分布的變化,研究ECG能量分布的改變對(duì)心臟疾病的研究和臨床診斷有重要意義.本文將ECG信號(hào)通過(guò)EEMD方法分解為多個(gè)本征模態(tài)函數(shù)(IMF)分量,觀察IMF分量的波動(dòng)規(guī)律,指出了ECG信號(hào)在不同時(shí)間尺度上的波動(dòng)特點(diǎn)和物理意義.將IMF分量分別計(jì)算能量,得到ECG的能量向量,并對(duì)健康人和三種心臟疾病患者能量向量進(jìn)行對(duì)比分析.結(jié)果表明心臟疾病導(dǎo)致EEMD能量向量的高頻分量顯著降低,尤其是p1分量具有較好的區(qū)分度,可以作為心臟疾病診斷的參考依據(jù).相比較傳統(tǒng)的頻域分析方法單純關(guān)注頻率而忽略信號(hào)自身特點(diǎn)和信號(hào)成分之間的相互作用,EEMD的分解結(jié)果依賴于ECG信號(hào)本身,因此更能夠反映ECG信號(hào)的真實(shí)情況,揭示年齡和疾病對(duì)ECG能量分布的影響.
[Abstract]:The total empirical mode decomposition (EEMD) improves the modal aliasing problem existing in EMD). According to the fluctuation characteristics of the signal itself, the signal is decomposed, which is especially suitable for the analysis and processing of nonlinear non-stationary signals. The energy distribution of ECG signals has a certain rule. Disease can cause changes in energy distribution. It is important to study the change of ECG energy distribution for the study of heart disease and clinical diagnosis. In this paper, the ECG signal is decomposed into several intrinsic mode functions by EEMD method, the fluctuation law of IMF component is observed, and the fluctuation characteristics and physical significance of ECG signal on different time scales are pointed out. The energy vector of ECG was obtained by calculating the energy of IMF component, and the energy vector of healthy people and three kinds of heart diseases were compared and analyzed. The results show that the high frequency component of EEMD energy vector is significantly decreased due to heart disease, especially the p1 component has a good differentiation, which can be used as a reference for the diagnosis of heart disease. Compared with the traditional frequency domain analysis method, the decomposition results of the ECG signal depend on the signal itself and ignore the characteristics of the signal and the interaction between the signal components, so it can reflect the real situation of the ECG signal. To reveal the influence of age and disease on ECG energy distribution.
【作者單位】： 南京大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院 生物醫(yī)學(xué)電子工程研究所;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號(hào):61271079) 江蘇省高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目資助的課題~~
【分類號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1793788