[发明专利]一种基于集合经验模态分解的生理电信号分析方法

摘要

本发明公开了一种基于集合经验模态分解的生理电信号分析方法，该方法首先将心率变异性信号进行集合经验模态分解，得到信号不同频率的本征模函数，将所含信号信息量少的本征模函数进行剔除，接下来计算信号不同本征模函数的基本尺度熵值，找到区分效果明显的本征模函数层作为诊断心脏病变的一个指标，为临床医学的研究提供有力的理论依据。该方法可以从较短的时间序列中可以很敏锐的揭示出信号的复杂程度，能够为实际的应用提供方便，并且在信号中加入随机噪声，该方法依然是有效的；该方法不受信号具体波形的限制，可以用来分析任意波形的信号。

主权项

1.一种基于集合经验模态分解的生理电信号分析方法，其特征在于，包括以下步骤：选取合适的信号序列；对信号序列进行预处理：在提取出的RR间期信号存在异位起搏点和伪差成分，在进行实验之前，对数据进行预处理，将满足以下不等式的信号保留，去除其它不满足的点：500＜RR_i＜1500；其中RR_i是RR间期序列，是RR间期序列的平均值；对信号进行集合经验模态分解：为了确保试验结果的精确性，参数的选取如下：Nstd＝0.3，NE＝200，其中Nstd代表加入原始信号中高斯白噪声的标准差与原始信号的标准差的比值，NE为集合经验模态的分解次数；得到分解后的信号的不同频率的本征模函数分量。