基于经验模态分解融合快速傅里叶变换的脉搏信号频域特征分析

摘要：

糖尿病已经成为危害健康的重要因素之一.针对现有糖尿病患者无损检测中存在的不足,提出了一种基于经验模态分解融合快速傅里叶变换的脉搏特征分析算法.算法利用经验模态分解算法的自适应特点,将具有非线性非稳态特征的脉搏波信号进行经验模态分解重构,消除背景噪声对脉搏波的影响.然后,采用快速傅里叶变换对信号进行频域特征分析.实验结果表明:光学体积描记术信号的基频最大值偏移了12.5%,而且峰值也增加了63.64%;二次谐波向右偏移了26.67%,数值增加了16.28%.42名志愿者的统计分析也证实,糖尿病患者的光学体积描记术信号与健康人相比,基频的峰值会明显高于健康人群,且峰值所在频率也明显高于健康人群.因此,该算法得到的频域特征可以应用在糖尿病患者早期辅助诊断中,具有重要的应用价值.

关键词：糖尿病、经验模态分解、快速傅里叶变换、心血管疾病

所属期刊栏目：29

分类号：R319(医用一般科学)

资助基金：宁夏医科大学科学研究基金基于HHT变换的脉搏波分析及其心血管疾病诊断方法研究;宁夏自然科学基金基于多模态生理信号特征的COPD智能辅助诊断关键技术研究

在线出版日期：2023-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：59-62