本文選題：無創(chuàng)血糖檢測 + 近紅外光譜　； 參考：《光學精密工程》2016年07期

【摘要】：針對近紅外無創(chuàng)血糖檢測過程中噪聲對血糖濃度模型精度和穩(wěn)定性的影響,提出用自適應噪聲總體集合經驗模態(tài)分解方法實現(xiàn)近紅外光譜信號的去噪;同時,根據原始信號曲率和分解后本征模態(tài)函數(shù)(IMFs)曲率間的離散弗雷歇距離選擇相關模態(tài)。首先,將自適應噪聲的總體集合經驗模態(tài)分解方法引入近紅外光譜去噪過程,介紹了經驗模態(tài)分解、集合經驗模態(tài)分解、互補集合經驗模態(tài)分解及自適應噪聲總體集合經驗模態(tài)分解的基本原理及具體實現(xiàn)過程。然后,應用基于曲率和離散弗雷歇距離的自適應噪聲總體集合經驗模態(tài)分解改進算法對仿真信號和光譜信號進行去噪,并將其標準差和信噪比作為評價指標。實驗結果表明:應用提出的方法得到的血糖濃度近紅外光譜數(shù)據其標準差為0.179 4,信噪比為19.117 5dB,實現(xiàn)了信號與噪聲的分離,改善了重構信號質量,具有良好的自適應性,可以有效識別并提取有用信息。
[Abstract]:Aiming at the effect of noise on the accuracy and stability of blood glucose concentration model during NIR noninvasive blood glucose detection, an adaptive noise ensemble empirical mode decomposition method is proposed to de-noise the near-infrared spectral signal. According to the discrete Frechch distance between the curvature of the original signal and the decomposed eigenmode function IMFs, the correlation modes are selected. Firstly, the aggregate empirical mode decomposition method of adaptive noise is introduced into the near infrared spectrum denoising process, and the empirical mode decomposition (EMD) and set empirical mode decomposition (EMD) are introduced. The basic principle and realization process of complementary set empirical mode decomposition and adaptive noise aggregate empirical mode decomposition. Then, an improved adaptive noise set empirical mode decomposition algorithm based on curvature and discrete Frechch distance is applied to de-noising the simulated and spectral signals, and its standard deviation and signal-to-noise ratio (SNR) are taken as the evaluation indexes. The experimental results show that the proposed method has a standard deviation of 0.179 4 and a signal-to-noise ratio of 19.117 5 dB. The separation of signal and noise is realized, the quality of reconstructed signal is improved, and the self-adaptability of the reconstructed signal is improved. It can effectively identify and extract useful information.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學電氣工程及自動化學院;
【基金】：哈爾濱市科技創(chuàng)新人才專項資金資助項目(No.2014RFXXJ065) 哈爾濱工業(yè)大學理工醫(yī)交叉學科基礎研究培育計劃資助項目(No.HIT.IBRSEM.201307)
【分類號】：R587.1;O657.33;R446.11

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本文編號：2008536