基于鲸鱼优化算法的VMD-NLM脉搏信号滤波算法研究

针对采集到的脉搏波信号中存在基线漂移和高频噪声等干扰,导致后续病理研究分析困难、测量精度相对较差的问题,提出了一种改进的变分模态分解和非局部均值降噪结合的滤波算法。针对变分模态参数选取不同对结果存在不同影响的问题,采取鲸鱼优化算法自适应选取合适的参数,并根据排列熵结果筛选模态分量,对噪声分量进行非局部均值滤波,最后将信号重构,实现对脉搏波信号的噪声去除。实验结果表明:含噪信号经过改善后的滤波算法处理后,其信噪比与均方根误差均优于其他降噪方法,证明该算法能够有效地滤除信号的噪声,有助于脉搏波的分析处理。

可穿戴式脉搏监测手环设计与分析

针对脉诊仪单路采样存在获取脉搏信号不全面、脉诊仪体积庞大、取脉耗时长等问题,设计一种基于STM32的三部脉象检测手环,实现对脉搏的寸关尺三部测量,并通过蓝牙发送数据满足便携性的要求。硬件设计以STM32F100为主控核心,设计外围电路实现对脉搏跳动变化的数据采集。上位机以LabVIEW和安卓为平台搭建PC端与移动端显示程序。通过对同一患者的同一时段的脉象进行多次检测,并以相关指标作为参考,最终测得设备前后误差在2%左右。此外,以标准脉象仪作为检测标准,该系统脉率的95%置信区间为[-2.783,2.803],该系统与脉象仪的脉率测量结果有较高一致性,表明该系统可靠性高、稳定性好,可适用于脉象监测与研究。

结合区域生长与水平集算法的宫颈癌图像分割

针对宫颈图像病灶分割时的初始轮廓敏感问题和图像灰度不明显问题,提出一种新的改进的水平集算法。首先利用各向异性滤波算法等进行图像的去噪;然后在二值图像上使用区域生长算法,提取出粗糙的宫颈病灶区域;最后建立一种基于新的符号压力函数的水平集模型,对初始分割进行细化。该算法可以将局部信息与全局信息结合起来并自动分配局部信息与全局信息的比例。以3种统计指标为标准对该方法进行了评估,该方法在准确性、敏感性和特异性上可分别达到81.11%、63.97%和78.64%,分别比传统水平集算法高30.69%、15.15%和4.37%。因而,这种改进的水平集算法在实际应用中有一定的价值和意义。