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呼吸信号检测是医疗监护和生理研究中常见的技术需求,通过分析采集到的电信号波形特征,可以准确识别呼吸周期中的关键节点。
核心检测逻辑通常包含以下步骤:首先对原始信号进行预处理,通过滤波去除高频噪声和基线漂移。针对呼吸信号低频特性(0.1-0.5Hz),采用带通滤波器保留有效频段。然后通过寻找信号极大值点确定峰值位置,这里需要注意设置合适的幅度阈值和最小间隔时间,避免将噪声误判为呼吸峰。
对于周期性明显的呼吸波形,还可以通过时域分析计算呼吸率。更高级的算法会结合滑动窗口技术实时跟踪信号特征变化,适应不同呼吸模式。最终输出的峰值序列可用于计算呼吸频率、评估呼吸稳定性等重要临床参数。
实际应用中需注意运动伪迹干扰问题,可通过多传感器数据融合或机器学习方法提升检测鲁棒性。