【摘要】：人體血氧飽和度是基于脈搏波信號測量得到的,然而在脈搏波信號采集的過程中存在著由人體呼吸和儀器本身熱噪聲等帶來的基線漂移和高頻噪聲,影響人體血氧飽和度的測量精度。因此,該文提出一種總體平均經驗模態(tài)分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)與基于排列熵(Permutation Entropy,PE)的信號隨機性檢測相結合的方法,同時消除基線漂移和高頻噪聲。對脈搏波信號進行EEMD分解,計算分解到得到的內在模式分量的排列熵,選取閾值,分別判斷并剔除代表高頻噪聲和基線漂移的內在模式分量。最后信號重構就得到同時消除高頻噪聲和基線漂移的脈搏波信號。通過自行研制的測量裝置所采集的脈搏波信號進行實驗驗證,利用信號的頻譜和交直流比R評價效果。結果表明:該方法有效地同時消除了脈搏波信號中的高頻噪聲和基線漂移,這將有利于人體血氧飽和度測量精度的提高。
[Abstract]:The oxygen saturation of human body is measured based on pulse wave signal. However, in the process of pulse wave signal acquisition, there are baseline drift and high frequency noise caused by human breathing and thermal noise of the instrument itself. The measurement accuracy of human blood oxygen saturation is affected. Therefore, this paper proposes a method of combining the total average empirical mode decomposition (Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD) with signal randomness detection based on permutation entropy (Permutation Entropy,PE), while eliminating baseline drift and high frequency noise. The pulse wave signal is decomposed by EEMD, the permutation entropy of the intrinsic mode component is calculated, the threshold value is selected, and the intrinsic mode component representing high frequency noise and baseline drift is judged and eliminated respectively. At last, the pulse wave signal which eliminates both high frequency noise and baseline drift can be obtained by signal reconstruction. The pulse wave signal collected by the self-developed measuring device is verified experimentally and the effect is evaluated by using the spectrum of the signal and the ratio of AC / DC. The results show that this method can effectively eliminate the high frequency noise and baseline drift in pulse wave signal simultaneously, which will help to improve the accuracy of the measurement of human blood oxygen saturation.
【作者單位】： 中國科學院長春光學精密機械與物理研究所光電技術研發(fā)中心;
【分類號】：R318.04

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2243029