公开(公告)号：CN118902410A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202410965065.3

申请日：2024-07-18

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 徐可米 ,  赵薪然 ,  戴小寒 ,  郑德智 ,  吴中怀 ,  胡纯

IPC: A61B5/02 ,  G06F18/213 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明涉及一种脉搏波信号的频域特征提取方法，属于信号处理领域。包括：获取脉搏信号进行预处理及周期分割、质量筛选、周期归一化、周期延拓；通过傅里叶变换、功率谱变换、倒谱变换、分数傅里叶变换分别提取第一组、第二组、第三组、第四组频域特征；构建初始特征矩阵并进行降维得到降维后的特征矩阵及其评估得分，基于评估得分对降维后的特征矩阵进行筛选形成第一数据集；选取第一数据集中特征矩阵与初始特征矩阵KL散度最小时对应的特征向量作为最终的频域特征。本发明通过傅里叶变换、功率谱变换、倒谱变换、分数傅里叶变换提取脉搏信号的频域特征，通过各次降维的评估得分以及KL散度选出最终的频域特征，提取的频域特征更全面且有效性更高。

公开(公告)号：CN118902409A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202410965062.X

申请日：2024-07-18

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 郑德智 ,  戴小寒 ,  张帆 ,  吴中怀 ,  李中翔 ,  许可米

IPC: A61B5/02 ,  A61B5/00 ,  G06F18/213 ,  G06F17/18 ,  G06F18/10 ,  G16H20/90

Abstract: 本发明涉及一种脉象信号时频域特征提取方法，属于信号处理技术领域。包括：获取脉象信号并进行预处理；通过小波分解提取细节信号对应的能量作为第一时频域特征；利用局部均值分解提取PF分量对应的平均强度、谱质心、平均能量贡献率作为第二时频域特征、第三时频域特征、第四时频域特征；利用经验模态分解提取本征模函数对应的能量作为第五时频域特征；通过希尔伯特变换提取变换后本征模函数对应的希尔波特谱能量、边际谱能量作为第六时频域特征、第七时频域特征。本发明通过小波分解、局部均值分解、经验模态分解得到脉象信号的七组时频域特征，实现了对脉象信号更加全面的时频域特征提取，为脉象信号进行更精确、更细致的分类识别提供了基础。