动态血氧监测中脉搏波处理和脉率提取新方法

在脉搏血氧饱和度的动态检测中,由光电流得到的脉搏渡会受到肢体运动、环境光等因素的干扰．出现基线漂移和局部变形,会影响到血氧饱和度和脉率的实时计算。提出利用局部形态特征代替传统阈值判断获取脉搏周期．并结合有效的实时信号处理方法．最终实现脉搏血氧饱和度和脉率的准确实时检测。     

高效均值滤波算法*

为了提高现有均值滤波算法的速度,减少冗余操作,提出了一种高效的均值滤波算法。首先建立一个辅助数组,结合滤波窗口在按行滑动时相邻窗口之间的递归关系和按列移动时相邻两行对应的辅助数组之间的递归关系,设计出更新辅助数组元素和新窗口中心点对应均值的递归式,根据这两个递归式,设计出了高效的均值滤波算法。理论分析表明该算法极大地减少了冗余操作,且算法效率不受窗口大小变化的影响。实验结果证明,在滤波效果一致的前提下,本算法比现有快速均值滤波算法更高效。     

基于中值滤波和形态学的条码边缘检测

针对边缘模糊会导致二维条码识别率下降的问题,提出了一种基于中值滤波和数学形态学相结合的二维条码边缘检测识别算法,该算法能够有效地抑制噪声,保护边缘细节,提高检测精度,从而有效地降低边缘模糊时条码识别的影响.文中选取PDF417二维条码为应用对象,与传统的几种边缘检测算法相比.实验结果表明,该算法能够更有效地识别条码边界,显著地提高了条码的识别率.     

脉搏波信号的提取与双域分析

通过深度解析压力式和光电式传感器检测脉搏波的原理,探索压力式传感器最佳的取脉压,最终实现对所测得的脉搏在时域和频域内分解。对20位志愿者进行脉搏波测量,利用压电薄膜传感器测量最佳取脉压并与身体质量指数(BMI)进行三阶多项式拟合标定,在时域和频域对脉搏波分别进行小波和傅里叶变换。测试结果表明,光电式脉搏波存在淹没特征点的弊端,压力式传感器能清楚地观察到特征点,但由于取脉压的问题导致波形有同体差异性。通过对个体施加最佳取脉压,压力式传感器能以高信噪比来检测脉搏波。时频双域分析可有效提取波形特征点,为连续血液测量提供了良好的数据源。     

基于中值滤波和数学形态学结合的边缘检测法

本文研究了中值滤波在图像除噪中的应用,采用了一种基于中值滤波和数学形态学结合的边缘检测方法,能够有效地抑制噪声,保护边缘细节,提高检测精确度,具有更好的边缘提取效果和边缘连续性.     

量子衍生坍缩形态学滤波

为了更有效地滤除数字图像中的噪声,受量子信息处理理论启发,将传统的形态学运算结构元素扩展到叠加态结构元素以更有利于图像的去噪。由于叠加态结构元素只有尺度范围,没有固定的大小和形状,因此可表示为该尺度范围内的各种不同大小和形状的传统结构元素的线性叠加,并在受到测量时可坍缩到其中的某一传统结构元素。该文首先定义了一个基于叠加态结构元素的坍缩形态学算子,然后在此基础上构建了一种基于均方差的自适应形态滤波方法。计算机仿真实验表明,该滤波方法与中值滤波和传统的形态滤波方法相比较,有更强的噪声滤除能力,并且对噪声的强度不敏感。     

矢量自对偶形态学滤波算子

自对偶形态学算子不依赖形态学腐蚀、膨胀算子的先后次序, 是一种等同处理图像背景和前景的形态学算子. 而将自对偶形态学算子拓展到多通道图像处理是一个难题. 为了解决该问题, 提出了基于极值约束的矢量自对偶形态学滤波算子(EC-VSDMF). 首先根据对称矢量排序算法构建满足对偶性的矢量形态学算子, 然后依据形态学算子中的极值原理优化矢量集合, 从而有效抑制矢量集合中包含单通道极值的矢量作为输出结果, 最终实现了具有约束功能的矢量自对偶形态学滤波算子(VSDMF). 实验结果表明, EC-VSDMF继承了传统自对偶形态学滤波算子的性质, 将其应用于彩色图像滤波可以改善现有矢量形态学滤波算子导致滤波后图像亮度和色度发生偏移的问题. 滤波后的图像在有效抑制噪声的同时较好地保留了图像细节, 滤波性能甚至超过了多种现有的矢量中值滤波算子.     

基于多波长光电容积脉搏波采集系统的连续血压测量方法

为解决目前在国内外高血压诊断中难以实现连续血压监测的问题,在现有光电容积脉搏波测量血压的研究基础上,提出了一种基于多波长的光电容积脉搏波监测血压的方法.首先,基于不同波长的光穿透能力不同的理论,以红外、蓝、黄、绿四种波长光LED阵列结合光电接收管构成采集前端,收集人体皮下不同层的脉搏原始信号,经过微处理器采样后在上位机...     

基于脉搏波相位差的无创连续血压测量方法

无创连续血压测量技术对医疗保健、临床监护、临床研究有重要意义.首次提出利用人体脉搏波的相位差来测量血压的新方法.介绍了桡动脉相位差和指端相位差与血压的关系,设计了实验测量不同血压条件下的人体多点脉搏波相位差,结果表明:多点脉搏波相位差与血压存在很强的相关性,且便携性与稳定性要优于传统的基于脉搏波传输时间(PTT)测量血压.     

一种形态学滤波结构元的选择方法

形态学滤波作为一种非线性滤波方法在目标提取、抑制噪声等图像处理领域有着广泛的应用。针对形态学滤波中的一个关键问题—结构元的选择,通过对结构元分解和形态学滤波运算的研究,提出了一种自适应选择结构元尺度的二值形态学滤波方法。通过实验表明该方法可以快速、准确地确定滤波中结构元的尺度,具有较强的去噪性和抗干扰性。     

基于卡尔曼滤波的动态脉搏波处理和脉率提取

在脉搏的动态检测中,由于被测体运动等因素的干扰,由压阻式脉搏传感器得到的脉搏波会发生形变甚至波峰丢失,最终影响到脉率的提取。本文采用动态阈值结合波峰位置估计的方法识别脉搏波峰,并计算瞬时脉率;利用加速度计实时检测被测体的运动情况并动态调整瞬时脉率的置信度,进而引入Kalman滤波器,实现基于运动测量的自适应滤波。实验结果表明,该方法有效地消除了运动噪声,最终实现准确实时监测脉率。     

改进滑动平均滤波在PSO辨识中的应用

在实际系统信号中不可避免的会存在噪声和瞬时扰动,噪声过大会严重影响粒子群优化算法(pso)的辨识结果.针对强噪声环境下利用PSO算法进行参数辨识精度差甚至不能收敛的问题,提出了一种改进的滑动平均滤波算法,通过动态修正滑动平均后的数据相位,来实现无滞后的滑动平均滤波效果.仿真实验表明,对这种改进滑动平均滤波算法应用于PS...     

脉搏波信号时域特征提取与算法的研究

研究脉搏波信号时域特征以及提取算法,针对脉搏波信号中若干有明确生理意义的特征点（如主波、潮波、重搏波等）,提出采用极值法从脉搏信号中提取上述特征点,并根据特征点来计算脉搏周期。仿真实验证明,采用极值法与传统的脉搏信号提取法相比,极值法的脉搏特征提取更简明、准确。     

基于BiLRCN和注意力机制的脉搏波血压测量

为了提高无创血压测量的精度,提出了基于双向长期递归卷积网络(Bidirectional Long-term Recurrent Convolutional Network,BiLRCN)和注意力机制的脉搏波血压测量方法。通过2个卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)层提取出光电容积脉搏信号的高维度特征,将其作为双向长短期记忆（Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM）网络的输入,通过BiLSTM提取输入序列前后向的特征信息进行预测;根据注意力机制自动分配权重的特征,给予重要时刻脉搏特征数据较大的权重,并通过2个全连接层得到血压的测量值。将所提出的方法与CNN、长短期记忆 (Long Short-Term Memory,LSTM）网络、BiLSTM网络、长期递归卷积神经网络（Long-term Recurrent Convolutional Network,LRCN）方法进行了收敛速度和血压测量的对比实验。实验结果表明,所提出的方法较LRCN均方误差降低了21.63%,平均绝对误差降低了67.5%,确定性相关系数提高了0.42%。所提出的方法的收敛速度更快、血压测量精度更高。     

基于改进的中值滤波和数学形态学的图像边缘检测

针对受到噪声干扰的图像边缘检测的不理想,提出一种基于改进的中值滤波和数学形态学结合的边缘检测方法。该算法首先对噪声图像用改进的中值滤波进行去除噪声处理,然后利用数学形态学进行边缘检测。利用Matlab软件进行仿真,结果证明该算法与一般的算法相比较能够有效地抑制噪声,保护边缘细节,提高边缘检测的精确度,具有更好的边缘提取效果、边缘连续性和光滑性。     

基于分段平均周期图的泥浆脉冲信号滤波方法

由于受到泥浆泵脉动、钻具震动等因素的干扰,井口立管采集到的随钻测量信号包含大量的干扰和噪声,严重影响信号解码后的正确性。首先对传输信道中产生干扰和噪声的因素进行分析,指出导致泥浆有用信号被淹没而无法识别其频率范围的原因,基于分段平均周期图法确定有用信号的频率范围,计算出最优的Hamming窗的窗口长度,并利用Hamming数字滤波器对随钻测量信号进行滤波并解码。通过对大港油田实测数据的仿真实验证明,该方法具有良好的滤波效果,误码率很低。     

基于数学形态滤波和提升小波变换的R波检测

利用数学形态学与提升小波变换相结合的方法对心电信号进行分析处理。先用数学形态方法对心电信号进行滤波预处理,可以有效地去除高频白噪声与低频的基线飘移,再利用提升小波变换对处理后的心电信号进行多分辨分析,得出各层逼近信号与细节信号,并在此基础上结合不应期、自适应阈值和回溯检漏等方法,提出了一种动态的R波检测算法,使得QRS波群的检出率达到99.89%。     

脉搏波信号分析方法的研究进展

脉搏波蕴含着丰富的人体生理和病理信息,历来都受到中外医学界的重视,现已成为中西医共同的研究热点.本文从目前较为主流的几种分析处理脉搏波信号的方法出发,分析了每种方法对脉搏波信息提取和利用的现状,提出了应对脉搏波进行更为深入的研究,从而为医学脉搏信号诊断系统的设计和脉诊的临床应用提供科学的依据.     

移动平均法在卷烟产量预测中的应用

介绍了一次移动平均法的概念、特点以及预测模型,分析了卷烟产量预测的必要性。通过实例证明了一次移动平均法在卷烟产量预测中的作用,总结一次移动平均法的优缺点。     

隐蔽脉搏波潮波定位研究

中心动脉压的临床医学意义虽大于传统肱动脉和桡动脉血压,但其推算方法一直以来受基于有创伤数据的通用转换函数(General Transform Function,GTF)的建立和桡动脉脉搏波中隐蔽潮波位置的确定的约束。提出利用公开的有创伤中心动脉数据(麻省理工学院医学院的MIMIC重症监护数据,MIT MIMIC),通过傅里叶变换获得GTF,根据中心动脉收缩压数值,结合小波变换,反推脉搏波的隐蔽型潮波位置。研究发现,桡动脉脉搏波经小波sym4和haar变换后,其各自第3阶差值波的最大值后的第6个过零点为隐蔽型潮波位置。实验结果表明,利用所提方法获得隐蔽型潮波位置的识别准确率达到91.11%。