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1.
容积脉搏波序列的异常模式检测   总被引:4,自引:0,他引:4  
容积血氧计是重要的临床设备,从其测量得到的脉搏波可以计算出心率,但是脉搏波容易受到体动等其他因素的干扰,在计算心率时有必要检测出这些干扰段.首先把脉搏波离散为符号序列,符号序列的若干位字母形成字,然后在局部和整体2个层次上比较字之间的距离,这些距离和设定的阈值比较,从而把脉搏波区分为正常段和干扰段,这种方法也可应用于其他信号.  相似文献   
2.
一种适用于微动敏感床垫的呼吸努力识别的新算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文提出了一种适用于微动敏感床垫的检测呼吸努力的新算法.该方法首先对胸冲击图进行预处理,突出其中呼吸努力的成分,然后利用基于呼吸努力的形态特征和幅度跨度相似性的算法,初步检测出呼吸努力,并在总结呼吸努力在床垫系统上动态响应的特点的基础上,提出了基于胸冲击积分信号自相关变换功率谱分布的呼吸努力校正方法,对呼吸努力进行校正.本方法的检测结果与食道内压的检测结果对比表明,本算法可以识别出典型的呼吸努力,并与食道内压检测结果对应性良好.  相似文献   
3.
气体测量,如空气的测量是非常复杂的一项课题,涉及到诸如超声学、空气动力学、流体力学、电子学、材料学、制冷和计算机应用等多门学科.即使在线性声学条件下气体中声速的精确测量,也颇为复杂[1].本文在局部小环境下,使用超声波传感器测量声速的过程中,发现了气压变化与声速变化之间的变化规律.运用工程的方法,提出了声速一阶微分方程,解释了气压波动对声速的影响,对今后声速在气体中的精确计算与测量有一定的应用价值.这一计算公式还需要通过大量的物理实验来进一步验证.  相似文献   
4.
在床垫式睡眠监测系统中,呼吸波的真实形态容易在显著体动发生时被掩盖。本文提出一种显著体动下的呼吸波补偿算法。首先利用窗口阈值判别法对床垫系统得到的上身原始信号进行分析,得到体动标识;之后设计模板补偿算法对显著体动下的呼吸波进行补偿。补偿后的信号能够有效反映受试者睡眠期间的呼吸状态,大大减小了呼吸事件的误判率,有效率可达91.36%。多次实验表明,该算法简单可行,实现了呼吸波的有效获取和睡眠呼吸事件的纠正。  相似文献   
5.
文章运用多尺度熵的方法,对低氧环境下血氧序列进行分析。研究发现,与传统的均值分析法相比,多尺度熵分析能反映机体适应低氧的动态过程;而与只在最小尺度上估计序列长度m与m+1之间不同的样本熵相比,多尺度熵计算时间序列在多个尺度上的样本熵值,体现了时间序列在尺度上的无规则度,可以更全面的提取血氧信号的有效信息。研究结果表明,多尺度熵的血氧序列分析能对人的低氧耐力进行辨识,是一种研究机体低氧调节过程的可靠分析方法。研究还发现,多次的低氧刺激会对人体产生习服作用,机体表现出对低氧环境的记忆性。  相似文献   
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