心冲击信号建模与特征提取方法

1

作者 任雪倩 陈恩伟 +1 位作者 丁金磊 彭伟滨 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期665-669,676,共6页

文章采用高斯过程回归的正态分布方法,在先验分布的基础上由单周期心相参数推导后验分布,建立人体在安静状态和运动后状态的心冲击(ballistocardiogram,BCG)信号形态学模型,从实验采集原始振动信号中提取心冲击信号为时域和频域的模型... 文章采用高斯过程回归的正态分布方法,在先验分布的基础上由单周期心相参数推导后验分布,建立人体在安静状态和运动后状态的心冲击(ballistocardiogram,BCG)信号形态学模型,从实验采集原始振动信号中提取心冲击信号为时域和频域的模型特征提供参考。对实验中由传感器采集的身体微振动信号,通过变分模态分解方法得到多个固有模态分量信号,结合建模信号的主要频域特征分布范围,通过计算各固有模态信号中特征频域范围内的能量占各固有模态信号分量能量比,筛选特征频域能量占比远大于其他分量的固有模态分量,进行心冲击信号的自适应性重构;使用Bland-Altman方法验证模型特征峰和实验重构特征峰的一致性;对重构的心冲击信号采用香农能量包络方法,通过滑动窗口寻峰方法检测特征峰以计算心率,该非接触式心率检测方法可预警心血管疾病。 展开更多

关键词 心冲击(BCG)信号 高斯过程回归 心率 非侵入式监测

在线阅读 下载PDF 职称材料

坐立两便式心冲击信号检测系统设计与实现 被引量：6

2

作者 王春武 王旭 +1 位作者 龙哲 张柯欣 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期786-789,800,共5页

设计并实现了一种坐立两便式心冲击(BCG)信号检测系统.该系统采用高精度A/D转换芯片TM7708、程控比例放大和数字滤波技术实现了BCG信号检测.采用小波分析技术对信号进行消噪处理,以提取特征波形,并通过VB软件编程实现心率自动检测.采集3... 设计并实现了一种坐立两便式心冲击(BCG)信号检测系统.该系统采用高精度A/D转换芯片TM7708、程控比例放大和数字滤波技术实现了BCG信号检测.采用小波分析技术对信号进行消噪处理,以提取特征波形,并通过VB软件编程实现心率自动检测.采集30例心冲击信号,与同步采集的单通道心电信号进行对比.结果表明,两种信号的节律一致,心率检测准确率达98.2%,验证了系统的正确性.该系统便携式的设计方便受试者随时对心脏机械活动进行监测,也为后续心脏和呼吸信号提取和分析提供了可靠依据. 展开更多

关键词 心冲击信号 心电信号 心率检测 小波分析 坐立两便式

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于CEEMDAN-PE的心冲击信号降噪方法研究 被引量：26

3

作者 耿读艳 王晨旭 +2 位作者 赵杰 宁琦 姜星 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期155-161,共7页

心冲击信号(BCG)是反应心脏力学特征的生理信号,能实现无电极束缚条件下的连续采集测量,然而BCG信号微弱且极易受到干扰,测量时经常会淹没在噪声中。为了有效识别BCG信号,提出一种基于自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)联合排... 心冲击信号(BCG)是反应心脏力学特征的生理信号,能实现无电极束缚条件下的连续采集测量,然而BCG信号微弱且极易受到干扰,测量时经常会淹没在噪声中。为了有效识别BCG信号,提出一种基于自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)联合排列熵(PE)的BCG降噪方法。首先,将采集到的BCG信号通过CEEMDAN分解得到一系列按频率由高到低的固有模态函数(IMF)。其次,通过PE计算各个IMF分量的值并确定有效信号的阈值范围,从而滤除信号中的高频噪声和基线漂移。最后实验结果显示,降噪后信号的幅频特性得到明显改善且信噪比较传统方法有明显提高,证明了本文降噪方法效果显著,能够有效还原BCG信号特征。 展开更多

关键词 心冲击信号 基于自适应噪声的完全集合经验模态分解 排列熵 降噪

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于心冲击信号的呼吸率检测方法研究 被引量：4

4

作者 蒋芳芳 王旭 +1 位作者 杨丹 金晶晶 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第11期2357-2360,共4页

根据呼吸对心冲击信号的调制作用,提出一种基于坐姿心冲击信号的呼吸率实时检测方法。通过分析不同呼吸状态下心冲击信号的时域振幅及频域成分的变化,确定了呼吸对心冲击成分的调制作用,并采用改进的J波检测算法定位实测信号中的W形组合... 根据呼吸对心冲击信号的调制作用,提出一种基于坐姿心冲击信号的呼吸率实时检测方法。通过分析不同呼吸状态下心冲击信号的时域振幅及频域成分的变化,确定了呼吸对心冲击成分的调制作用,并采用改进的J波检测算法定位实测信号中的W形组合波,对J波和K波进行重新采样,最终使用平滑滤波器恢复呼吸波形,并计算出呼吸率。为了验证算法的可行性和准确性,应用小波分析方法进行定性对比实验,并同步采集鼻热敏呼吸信号进行定量统计。实验结果表明,所提方法可以从心冲击信号中较为准确的检测出呼吸率,为多生理参数的无感觉同步监测做了有益的尝试。 展开更多

关键词 心冲击信号 呼吸率检测 J波检测算法 平滑滤波器

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于心冲击信号的睡姿识别 被引量：6

5

作者 张艺超 袁贞明 孙晓燕 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第17期135-140,共6页

研究证明,睡眠质量与睡姿有着密切关系,不良的睡姿甚至会加剧多种疾病的潜在风险。为了更精准地进行睡眠健康监控,提出了一种基于心冲击(BCG)信号的睡姿模式识别算法,使用非接触、无干扰的压电薄膜传感器采集BCG信号,在腰腹部采集仰卧... 研究证明,睡眠质量与睡姿有着密切关系,不良的睡姿甚至会加剧多种疾病的潜在风险。为了更精准地进行睡眠健康监控,提出了一种基于心冲击(BCG)信号的睡姿模式识别算法,使用非接触、无干扰的压电薄膜传感器采集BCG信号,在腰腹部采集仰卧、俯卧、左侧卧和右侧卧4种睡姿信号,经小波变换降噪等预处理后提取基于J波的特征值,设计并比较基于神经网络和KNN的睡姿识别分类器。实验结果表明,神经网络睡眠识别算法的平均正确识别率为93%,KNN算法为84%,因此基于BCG信号的神经网络睡姿识别算法可以广泛用于睡眠监测应用。 展开更多

关键词 心冲击信号 小波变换 特征提取 神经网络 睡姿识别

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于CNN的心冲击信号阵发性房颤自动检测方法 被引量：8

6

作者 蒋芳芳 徐敬傲 +1 位作者 李任 徐礼胜 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期1539-1542,1548,共5页

阵发性房颤具有发作突然且时间短的特点,而目前其临床诊断方法——心电信号,不适于日常监护,因此,提出一种基于心冲击信号(ballistocardiogram,BCG)的非接触式房颤自动检测方法.研究不同输入数据长度与不同网络深度的匹配关系,获取应用... 阵发性房颤具有发作突然且时间短的特点,而目前其临床诊断方法——心电信号,不适于日常监护,因此,提出一种基于心冲击信号(ballistocardiogram,BCG)的非接触式房颤自动检测方法.研究不同输入数据长度与不同网络深度的匹配关系,获取应用一维卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)检测阵发性房颤的最优组合.通过2 000组数据的测试,所提模型的最佳性能为:测试准确性94.8%、敏感性97.2%、特异性92.7%,为基于BCG信号的心律失常检测与远程日常家庭监护提供了可能性. 展开更多

关键词 心冲击信号 心电信号 卷积神经网络 阵发性房颤 日常家庭监护

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于心冲击信号的心率异常自动检测方法 被引量：1

7

作者 蒋芳芳 王旭 +1 位作者 于艳波 杨丹 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期1685-1688,共4页

心冲击信号是一种非直接接触式的记录心肌收缩引起身体相应周期性震动的描记方法,其规律与心率相关.基于此原理,设计并实现了一套坐姿心冲击信号采集系统,同步采集一路单通道心电信号作为基准.针对心冲击信号微弱且易受干扰的特点,应用D... 心冲击信号是一种非直接接触式的记录心肌收缩引起身体相应周期性震动的描记方法,其规律与心率相关.基于此原理,设计并实现了一套坐姿心冲击信号采集系统,同步采集一路单通道心电信号作为基准.针对心冲击信号微弱且易受干扰的特点,应用Duffing混沌振子提取含噪信号的周期性特征,并根据该特征提出了自动检测心率异常的简易相态分类方法.实验结果表明,即使预处理滤波后的心冲击信号中仍含有噪声,也可以通过该方法自动检测出心率异常的受试者. 展开更多

关键词 心冲击信号 心电信号 心率异常 混沌振子 自动检测

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于相空间重构的心冲击信号房颤检测方法 被引量：4

8

作者 蒋芳芳 王浩乾 +1 位作者 程天庆 洪楚航 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期1547-1553,1568,共8页

针对房颤事件中的节律异常特性,提出应用相空间重构算法提取心冲击(ballistocardiogram,BCG)信号的二维节律特征,并对重构过程中的最优嵌入维数和时间延迟参数进行了讨论.首先,将心脏搏动视为非线性动力学系统,应用相空间重构理论将一... 针对房颤事件中的节律异常特性,提出应用相空间重构算法提取心冲击(ballistocardiogram,BCG)信号的二维节律特征,并对重构过程中的最优嵌入维数和时间延迟参数进行了讨论.首先,将心脏搏动视为非线性动力学系统,应用相空间重构理论将一维时间序列映射到高维相空间中,从而获取BCG信号中表征房颤过程节律异常的相空间轨迹特征.其次,探讨了重构过程中适于房颤诊断的最优嵌入维数和时间延迟参数,并结合卷积神经网络实现了对房颤的智能诊断.最终,通过对59名受试者提取到的2000组BCG数据进行十折交叉验证,所提方法的分类准确率达到91.00%,与基于经典时频特征的机器学习方法相比较,有较为明显的提高,从而验证了所提方法的优越性. 展开更多

关键词 心冲击信号 心电信号 房颤检测 相空间重构 卷积神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于变分模态分解的心冲击信号分析与提取实验设计 被引量：1

9

作者 林红波 薛剑鸣 褚海婷 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2021年第12期133-137,174,共6页

心冲击(BCG)信号是无损监督心脏健康状态的重要依据,为了获得准确的心脏搏动特征需要从采集到的生理信号分离出心冲击信号和呼吸信号。本文设计了一个基于压电薄膜的床垫式BCG信号采集与分析系统,提出基于变分模态分解(VMD)的呼吸信号... 心冲击(BCG)信号是无损监督心脏健康状态的重要依据,为了获得准确的心脏搏动特征需要从采集到的生理信号分离出心冲击信号和呼吸信号。本文设计了一个基于压电薄膜的床垫式BCG信号采集与分析系统,提出基于变分模态分解(VMD)的呼吸信号与心冲击信号分离方法。该方法根据BCG信号的统计特征设置VMD分解算法参数,使之适用于低信噪比BCG信号特征,从而实现呼吸信号的分离和心冲击信号的提取。该实验为“随机信号处理”课程实验项目,采用MATLAB工具实现BCG信号的分析与提取,既可促进学生对随机信号处理理论的掌握,也有助于提高他们解决实际随机信号处理中复杂工程问题的能力。 展开更多

关键词 随机信号处理 心冲击信号 变分模态分解 信号提取 特征分析

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于EMD-ICA的心冲击信号降噪研究 被引量：15

10

作者 姜星 耿读艳 +1 位作者 张园园 付志刚 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期138-145,共8页

心冲击信号(BCG)是反映心脏机械运动的生理信号,能实现无电极束缚条件下的连续采集测量。但BCG信号微弱,易受干扰,测量时经常会淹没在噪声中。为了消除噪声,有效识别BCG信号特征,提出一种基于经验模态分解(EMD)联合独立分量分析的BCG信... 心冲击信号(BCG)是反映心脏机械运动的生理信号,能实现无电极束缚条件下的连续采集测量。但BCG信号微弱,易受干扰,测量时经常会淹没在噪声中。为了消除噪声,有效识别BCG信号特征,提出一种基于经验模态分解(EMD)联合独立分量分析的BCG信号降噪方法。首先,将含噪BCG信号进行EMD分解,获得一系列按频率从高到低的固有模态分量(IMF),采用模态相关准则进行信号层与噪声层的判定;其次,将分界之上的IMF分量构建虚拟噪声通道,基于ICA算法对原始BCG信号进行盲源分离,从而得到降噪后的BCG信号。采集10名健康受试者的BCG信号进行降噪处理。量化评价结果表明,与小波方法和EMD方法相比,降噪后信噪比均显著提高(小波方法11.01±1.58,EMD方法5.19±1.29,所提出方法14.87±3.04,P<0.05),能量百分比也均显著提高(小波方法88.81%±2.81%,EMD方法96.15%±2.96%,所提出方法96.64%±2.92%,P<0.05),从而证明所提出方法降噪效果明显,能够有效还原BCG信号特征。 展开更多

关键词 心冲击信号( BCG ) 经验模态分解( EMO ) 独立分量分析( ICA ) 降噪

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于变分模态分解的心冲击信号和呼吸信号分离 被引量：4

11

作者 童基均 柏雁捷 +2 位作者 潘剑威 杨佳锋 蒋路茸 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期2058-2066,共9页

为了在睡眠时以非侵入方式监测心冲击信号(BCG)和呼吸信号,使用电阻式薄膜压力传感器嵌入床垫中,将变分模态分解(VMD)算法引入到二维生理信号提取过程.信号经床垫中的柔性压力传感器,通过硬件低通滤波、数字去趋势(DFA)后,利用VMD算法... 为了在睡眠时以非侵入方式监测心冲击信号(BCG)和呼吸信号,使用电阻式薄膜压力传感器嵌入床垫中,将变分模态分解(VMD)算法引入到二维生理信号提取过程.信号经床垫中的柔性压力传感器,通过硬件低通滤波、数字去趋势(DFA)后,利用VMD算法分解出生理信号中心冲击信号与呼吸信号的潜在分量,通过自适应选取有效分量重构BCG信号与呼吸信号.基于Hilbert变换,对比VMD、经验模态分解(EMD)、互补集合经验模态分解(CEEMD)分量的瞬时频率.VMD在0~3.0 Hz内的混叠情况相对于EMD与CEEMD得到改善.采用BlandAltman法,对标准结果和实验重构结果进行一致性评价.结果表明,利用VMD法所得BCG与呼吸信号分别有93.75%和92.5%的点在95%一致性标准界限内,有较高的一致性. 展开更多

关键词 心冲击信号(BCG) 变分模态分解(VMD) 柔性压力传感器 非入侵方式 Bland-Altman

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种可穿戴多生理信号采集系统 被引量：9

12

作者 李红利 于军 +2 位作者 肖磊 张先文 李月军 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2019年第2期57-61,共5页

为了长期连续监测心血管慢性疾病患者的关键生理参数,设计了一种高性能小型化可穿戴多生理信号采集系统,从硬件、固件和软件3个方面实现了人体心冲击信号(ballistocardiogram,BCG)、心电信号(electrocardiogram,ECG)和脉搏血氧饱和度的... 为了长期连续监测心血管慢性疾病患者的关键生理参数,设计了一种高性能小型化可穿戴多生理信号采集系统,从硬件、固件和软件3个方面实现了人体心冲击信号(ballistocardiogram,BCG)、心电信号(electrocardiogram,ECG)和脉搏血氧饱和度的长时间连续监测、联合采集和移动端APP上的实时显示。通过提取3种信号相应的特征参数并进行联合分析,可以反映重要心脏生理指标。对该系统的穿戴舒适性、功耗和信号强度进行实验测试,结果表明:该采集系统舒适性强,能精确采集人体心冲击信号、心电信号和脉搏血氧信号,最大工作电流仅为12.512 mA,可以应用于家庭中对于心血管慢性疾病患者的长期监护。 展开更多

关键词 可穿戴 生理信号采集 心血管疾病 心冲击信号 心电信号 脉博血氧信号 监护

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于压电薄膜的非接触式人体生理信号监测椅 被引量：7

13

作者 张琪 王太宏 段小川 《压电与声光》 CAS 北大核心 2020年第4期515-518,共4页

对人体的心率和呼吸信号进行日常监测有助于人体健康生活管理,该文设计了一种非接触式生理信号监测系统。通过装有聚偏氟乙烯(PVDF)压电薄膜传感器的新型椅子结构感知人体振动产生的微小压力作用,并将振动信号传送给上位机软件;从振动... 对人体的心率和呼吸信号进行日常监测有助于人体健康生活管理,该文设计了一种非接触式生理信号监测系统。通过装有聚偏氟乙烯(PVDF)压电薄膜传感器的新型椅子结构感知人体振动产生的微小压力作用,并将振动信号传送给上位机软件;从振动信号中提取心冲击信号与呼吸信号,并通过LabVIEW显示波形变化,可以完成心率和呼吸的实时监测。结果表明,装置监测的心率值与血氧脉搏仪相比,其平均误差为2.013%,平均呼吸率误差为4.88%,具有较好的实用性。 展开更多

关键词 心率监测 呼吸监测 心冲击图信号 峰值检测 压电薄膜

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于多压电薄膜传感器的睡姿识别方法研究 被引量：5

14

作者 耿读艳 董嘉冀 +2 位作者 宁琦 赵杰 王晨旭 《现代电子技术》 北大核心 2020年第20期5-8,共4页

睡眠姿势是评估睡眠质量的一个重要因素,对呼吸暂停和心血管疾病有着重要影响。为提高心冲击(BCG)睡姿识别的准确性,提出一种通过多路压电薄膜传感器采集心冲击信号实现睡姿识别的方法。首先设计多压电薄膜传感器组成的软垫来获取BCG信... 睡眠姿势是评估睡眠质量的一个重要因素,对呼吸暂停和心血管疾病有着重要影响。为提高心冲击(BCG)睡姿识别的准确性,提出一种通过多路压电薄膜传感器采集心冲击信号实现睡姿识别的方法。首先设计多压电薄膜传感器组成的软垫来获取BCG信号,然后对预处理后的BCG波形进行时域分析,利用特征比值法优化特征向量,最后输入粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)实现仰卧、左侧卧、右侧卧、俯卧4种睡姿的准确识别。结果表明,该文方法与已有睡姿识别方法相比准确率提高到97.1%,克服了单路BCG波形受个体差异及环境的影响,为家庭医疗与无感睡眠监测的研究提供了基础。 展开更多

关键词 睡姿识别 睡眠监测 床垫设计 心冲击信号采集 时域分析 特征向量优化 对比验证

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于EKF+EKS的BCG动态高斯模型滤波研究 被引量：1

15

作者 王子民 甘智宇 刘振丙 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第10期197-204,共8页

心冲击图(Ballistocardiogram,BCG)信号属于微弱信号,现实采集的BCG信号通常包含采集环境干扰和个体差异,因此缺乏健康个体的BCG信号模板和适用于BCG信号的降噪方法。提出一种基于高斯核函数的动态BCG信号模型,在动态高斯模型的基础上,... 心冲击图(Ballistocardiogram,BCG)信号属于微弱信号,现实采集的BCG信号通常包含采集环境干扰和个体差异,因此缺乏健康个体的BCG信号模板和适用于BCG信号的降噪方法。提出一种基于高斯核函数的动态BCG信号模型,在动态高斯模型的基础上,应用扩展卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波平滑对BCG信号进行复合滤波。该模型提供健康个体的BCG信号,包括H波、I波、J波、k波、L波和M波特征。经联合扩展卡尔曼滤波与扩展卡尔曼平滑滤波后的BCG信号比其他传统滤波器滤波后的BCG信号信噪比更高。基于动态高斯模型合成的BCG信号能完整表达健康个体的BCG信号特征,联合扩展卡尔曼滤波和扩展卡尔曼平滑的复合滤波,对BCG信号的滤波达到了更好的降噪效果。 展开更多

关键词 心冲击图信号 扩展卡尔曼滤波 扩展卡尔曼平滑 高斯核函数

在线阅读 下载PDF 职称材料