基于联合稀疏谱重构的PPG信号降噪算法

针对光电容积脉搏波（Photoplethysmography,PPG）传感器数据采集降噪问题,本文提出一种基于联合稀疏重构的PPG信号运动噪声降噪算法.该算法通过构建同时间段内PPG信号和加速度信号的频谱矩阵,提取频谱矩阵稀疏特征和该矩阵行稀疏特征,利用压缩感知方法,将PPG信号运动噪声去除过程建模为联合稀疏信号重构过程,并将该过程进一步建模为最优化模型,通过迭代寻优来获得该模型的最优解,结合谱减法,从而有效去除PPG信号中的运动噪声,降低噪声对PPG信号的影响.仿真分析表明,本文提出的算法能有效去除PPG信号中的运动噪声,获得较好的降噪效果.     

运动量和血氧饱和度监测系统实现方法

在运动过程中实时监测血氧饱和度可达到提高运动效率和保证运动安全的目的。文章提出一种运动量与血氧饱和度监测系统的实现方法。利用惯性传感器采集人体运动中的加速度信息,通过算法处理实现计步功能。用PPG(光电容积脉搏波)描记法测血氧饱和度,针对较难去除的运动伪差的影响,提出滤波法配合脉搏波区间分析以减小运动干扰。     

基于Android的心肺功能监测系统的设计与实现

设计一套基于Android的便携式心肺功能监测系统.利用MAX30102脉搏渡模块采集PPG(光电容积脉搏波)信号,由蓝牙无线通信将采集到的信号发送到手机APP(应用程序)上,利用EEMD(集合经验模态分解)方法去除信号的噪声,完成呼吸率、CI(心脏指数)、VO2max(最大摄氧量)等生理参数的计算,并显示在手机APP...     

基于局部均值分解的脉率变异性估计

为了克服时域提取脉率变异性(PRV)信号过程中噪声、采样频率等因素的影响,提出一种PRV估计的新方法—局部均值分解(LMD)法。首先对原始脉搏信号进行LMD分解及Hilbert变换,得到脉搏信号各积函数(PF)分量、脉搏信号瞬时频率(PIF)以及边际谱,按照PRV信号频率分布得到瞬时脉率(IPR)信号。分别利用LMD估计IPR信号的方法和时域提取PRV信号的方法对本研究采集的10名大学生脉搏信号同时进行处理,经对比发现IPR信号可以准确地表征PRV信号。利用LMD法估计睡眠、视觉疲劳、运动等状态下脉搏信号中的PRV信号,结果表明该方法可用于估计不同状态下脉搏信号中的PRV信号;对MIT-BIH数据库中的年轻人和老年人的PRV信号进行短时脉率变异符号序列熵分析,结果表明该方法可以敏感地检测出年龄的变化。本文工作为临床PRV信号的有效检测和处理提供了一种有效的方法。     

基于数据选择Householder多级维纳滤波导航接收机空时抗干扰方法

针对抑制GPS信号中期望信号方向的冲激毛刺干扰影响问题,对Householder多级维纳滤波方法进行改进,提出一种数据选择Householder多级维纳滤波器.改进方法用于GPS信号空时抗干扰处理中,可以避免期望信号方向的冲激毛刺干扰对最优权值计算的影响,同时保持期望信号不受影响.仿真结果验证了算法良好的抗干扰性能.     

ICA去除EEG中眼动伪差和工频干扰方法研究

眼动伪差和工频干扰是临床脑电图(EEG)中常见噪声,严重影响其有用信息提取.本文尝试采用独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)方法分离EEG中此类噪声.通过对早老性痴呆症(Alzheimer disease,AD)患者临床EEG信号(含眼动伪差和混入工频干扰,信噪比仅0dB)作ICA分析,比较了最大熵(Infomax)和扩展最大熵(Extended Infomax)ICA算法的分离效果,证实虽然最大熵算法可以分离出眼动慢波,但难以消除工频干扰,为此需采用扩展的最大熵算法;并知ICA方法在极低信噪比时也有较好的抗干扰性,且在处理非平稳信号时有好的鲁棒性;文中还结合近似熵(approximate entropy,ApEn)分析说明利用ICA去除干扰后有助于恢复和保持原始EEG信号的非线性特征.研究结果表明ICA方法在生物医学信号处理中具有潜在的重要应用价值,值得深入研究和推广.     

GPS及其干扰技术研究

全球定位系统(GPS)在现代导航战中发挥着极为重要的作用,已经成为一种极其重要的导航和制导手段,针对GPS进行的干扰技术也日益成为研究的热点。文中阐述了全球定位系统(GPS)的工作原理,系统组成以及信号格式,并研究和分析了GPS干扰中使用的技术手段和体制,包括侦察引导技术和干扰方法,对它们的特点和干扰性能进行了讨论,并得到了有益的结论.     

非精确信道状态信息下MIMO系统中的干扰删除

复杂的多天线环境中,未知的干扰和噪声无处不在,这些因素不但引起了多输入多输出(MIMO)系统信号检测的偏差,还加大了获取精确信道状态信息(CSI)的难度。因此,为了删除MIMO系统中的未知干扰,该文建立了非精确CSI下的系统模型,模型中的非线性函数表示MIMO系统中的干扰。基于非参数理论提出了针对这种干扰的干扰删除方法。与以往方法不同的是,模型中的干扰是完全未知的。进一步地,从理论上证明了干扰删除的有效性,即证明了估计函数的收敛性。仿真结果表明,所提出的方法能有效地删除系统中的干扰。     

运动状态下血氧饱和度测量系统研究

现有的脉搏血氧仪主要通过血氧探头发射红光和红外光来采集PPG(光电容积脉搏波)信号,计算血氧饱和度的值。在数据采集过程中,PPG信号容易受到运动干扰影响,导致数据采集不准确,造成血氧值测量误差。文章介绍ANC(自适应噪声消除)技术,在数据采集期间,通过将采集的加速度数据作为自适应滤波器的参考噪声信号,采用NLMS(归一化最小均方)的自适应滤波算法获得无干扰信号。提出一种改进的特征点识别的算法,得到准确的特征参数,从而得到高精度的血氧饱和度值。     

DS-SS系统中横向均衡器的性能分析

在直接序列扩谱(DS-SS)系统中,横向均衡器(TE)能够有效地克服多径干扰.本文在文 的模型基础上给出了TE的稳态解,指出系统的稳态性能由有效信号和干扰信号的相关系数决定.实际系统中相关系数是时变的,用实验方法统计得到相关系数以趋近1的概率落在 之间,证明相对匹配滤波器接收,TE能有效地抑制多径干扰.另外,文中还分析了其它参数对系统性能的影响.