| PCA算法和数学形态学理论在踝臂指数测量中的应用 |
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| 引用本文： | 户鹏飞,迟鹤翔,刘宝华.PCA算法和数学形态学理论在踝臂指数测量中的应用[J].传感器与微系统,2013,32(7). |
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| 作者姓名： | 户鹏飞 迟鹤翔 刘宝华 |
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| 作者单位： | 1. 燕山大学河北省并联机器人与机电系统实验室,河北秦皇岛,066004
2. 燕山大学河北省并联机器人与机电系统实验室,河北秦皇岛066004;北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京100191 |
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| 摘 要： | 踝臂指数(ABI)的准确测量在临床医学诊断中具有重要意义.在测量踝臂指数时,准确测量上下肢收缩压是测量的关键.当袖带加压到可以阻断血管中血液流动时开始缓慢放气,脉搏重新恢复波动的第一个脉搏波所对应的袖带压力就等于收缩压.由于在袖带加压时,不能完全阻断下肢所有血管的血液流动,这样很难准确测量下肢动脉的收缩压.利用PCA算法将混合的脉搏波信号进行分离,对分离后的脉搏波数据用数学形态学的形态梯度理论进行处理.实验表明:将采集的脉搏波信号分离后,应用基于数学形态学的形态学梯度理论可以成功找到脉搏波重新恢复波动的起点,从而可以准确地测量ABI.
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| 关 键 词： | 盲信号处理 踝臂指数 主成分分析 数学形态学 |
Application of PCA algorithm and mathematical morphology theory in ABI measurement |
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| HU Peng-fei
,
CHI He-xiang
,
LIU Bao-hua.Application of PCA algorithm and mathematical morphology theory in ABI measurement[J].Transducer and Microsystem Technology,2013,32(7). |
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| Authors: | HU Peng-fei CHI He-xiang LIU Bao-hua |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | blind signal processing(BSP) ankle-brachial index(ABI) principal component analysis(PCA) mathematical morphology |
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