脉象信号的小波多分辨率分析方法

利用基于小波变换的多分辨率滤波技术,根据脉象时频分布特点,采用软阈值方法进行脉象信号的噪声消除,有效消除了工频干扰、肌电干扰和白噪声,噪声消除基本不损失信号细节。利用小波多分辨率分析技术消除噪声的方法受脉象测量条件、不同人生理特征差异性影响较小,并且在脉象消噪过程中,可以同时有效去除脉象信号的基线漂移,噪声消除和基线漂移消除在小波多分辨率分解和综合过程中一次完成。预处理后的脉象信号为后续脉象信号的特征提取提供了精确的基本前端输入和判别条件,对于后续的用小波模极大方法定位脉象信号特征点是否准确具有重要的作用。

基于时频匹配跟踪的脉象信号能量谱分析

脉象信号是人体复杂系统的一种重要输出信号,传统的脉象信号处理方法主要是在时域或频域进行脉象信号分析,在对脉象信号信息的表征上不充分,并不知道特定频率发生在哪个时刻,也不知道特定时刻有哪些频率存在。采用时频匹配跟踪和时频功率能量比方法分析脉象,进行脉象信号的时频谱分解,研究脉象信号时频谱分布和功率能量比分布特点,从中发现脉象能量集中在5Hz以下的脉象主波峰中,高于5Hz的能量只占总能量的很小部分;病脉的频率范围比正常脉宽,病脉信号中高频部分较宽,不同类型的病脉的高频信号出现的时刻不同。