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传统的波动法血压无创测量技术由于利用了统计学原理，因此必然造成测量的个体误差。本文对袖带测量的物理过程进行了研究，在首先发明了袖带波动信号无失真提取技术的基础上，提出了一种袖带测量过程的物理模型，并对这一模型进行了证实。另外，根据这一模型提出了一种人体血压的无创测量方法，该方法不像传统方法那样采用统计学原理［１］，从而避免了所有个体采用统一的血压判据而导致的个体测量误差，实际实验表明，该技术的测量准确性要优于传统的波动法测量技术，这对改善医学临床血压无创自动测量技术的现状是有很大意义的 相似文献
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用于诱发电位提取的自适应噪声抵消算法 总被引：1，自引：0，他引：1
自适应噪声抵消是提取诱发电位的较好方法，但原算法中噪声参考输入中包含的信号分量造成了输出信号的衰减和畸变，使得诱发电位提取的效果很差，无法使用，根据诱发电位的信号的特点，作者提出了改进的自适应噪声抵消算法，达到了噪声抵消对信号和噪声统计关系的要求，仿真测试和临床实验都证明改进后的算法性能大为改善。 相似文献
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一、前言 脑电图为研究大脑的活动和医学临床应用提供了有效的手段和工具。由于脑电信号检测方便,且安全无创,病人无痛苦,因此这一领域的研究受到高度重视,是生物医学工程的一个重要研究方向。为了解各种神经系统疾病与脑电图之间的关系,需要详细、深入地分析脑电图的特征,仅靠观察波形是远远不够的,必须利用信号分析理论对其特征进行提取。由于人脑是一个高度复杂的生物组织,脑电信号反映的是大脑内部神经元放电在体表上产生的综合效果,因此它所包含的信息错综复杂,造成脑电信号的解释和分析的难度很大。 为此,研究者从时域、频域等不同角度提出了各种方法,如目前较常用的时域分析、相关分析以及功率谱等等。但研究的结果表明,脑电信号分析的难点在于脑电信号是非高斯、 相似文献
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