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三种非线性趋势项的提取方法在生物医学信号分析中的应用
引用本文:王步青,张政波,王卫东. 三种非线性趋势项的提取方法在生物医学信号分析中的应用[J]. 中国医疗器械杂志, 2014, 0(4): 237-239
作者姓名:王步青  张政波  王卫东
作者单位:解放军总医院医学工程保障中心,北京市100853
基金项目:北京市自然基金资助项目(3102028.3122034)
摘    要:
在生物医学信号的分析中往往需要将信号中的趋势成分和非趋势成分进行分离来实现不同的信号分析及应用的目的。该文介绍了三种应用在生物医学信号处理中的用于分离非平稳信号中的非线性趋势的分析方法:小波分析法,经验模式分析法和平滑先验法的原理,并应用它们对三种实际的生物医学信号的数据进行趋势信号与非趋势信号分离的应用举例。提示在非线性的趋势分析中,可根据不同的分析目的和不同的信号特征来选择不同的方法进行应用。

关 键 词:生物医学信号  非线性  去趋势  小波分析法  经验模式分析法  平滑先验法

Application of Three Kinds of Method for Extracting Nonlinear Trend in Biomedical Signal Analysis
Wang Buqing,Zhang Zhengbo,Wang Weidong. Application of Three Kinds of Method for Extracting Nonlinear Trend in Biomedical Signal Analysis[J]. Chinese journal of medical instrumentation, 2014, 0(4): 237-239
Authors:Wang Buqing  Zhang Zhengbo  Wang Weidong
Affiliation:( The Medical Engineering Support Center of Chinese PLA General Hospital, Beijing, 100853)
Abstract:
Biomedical signal analysis often needs to separate the trend component from the non-trend component to achieve different purposes and applications in signal analysis. This article introduces three kinds of detrending nonlinear component methods used in the process of biomedical signal analysis: wavelet analysis, empirical mode decomposition. smoothness priors approach as wel as the application in the separation of the actual biomedical data. The different separation methods should be selected according to different research goals as wel as the feature of the signal.
Keywords:biomedical signal  nonlinear  detrending  wavelet  empirical mode decomposition  smoothness priors approach
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