In this paper, is the first of the pulse wave empirical mode decomposition, resu...

资 源 简 介

In this paper, is the first of the pulse wave empirical mode decomposition, resu...

详 情 说 明

脉搏波分析是生物信号处理中的重要课题，本文采用了一种基于经验模态分解（EMD）的先进处理方法。其核心流程可分为三个阶段：首先对原始脉搏波信号进行自适应分解，得到若干本征模态函数（IMF），每个IMF分量都对应着不同的生理活动特征；其次通过希尔伯特变换（HT）提取各分量的时频特性，获得瞬时振幅和频率参数；最终整合所有IMF的时频信息构建边际谱，这种时频表示方法能清晰呈现不同生理成分的能量分布特征。值得注意的是，该方法的自适应性使其特别适合处理脉搏波这类非线性、非平稳信号，相比传统傅里叶分析更能揭示信号的局部时频特性。