简介:目的采用基于Lopez-Mancini-CalbetDivergence(LMCD)的统计复杂度分析方法,对充血性心力衰竭信号、心脏性猝死信号与正常窦性心律信号进行统计复杂度分析。方法采用Bandt-Pompe算法对符号序列进行模式概率统计,分析了充血性心力衰竭信号、心脏性猝死信号与正常窦性心律信号的统计复杂度。结果3种心律信号的统计复杂度存在差异,正常窦性心率信号的统计复杂度最高,充血性心力衰竭信号次之,心脏性猝死信号最低。方差分析表明,基于LMCD的分析方法得出的3种心电信号的统计复杂度差异具有统计学意义。结论采用LMCD的统计复杂度方法可以有效地区分3种不同生理病理状态下心电信号,为辅助临床诊断提供了一种新手段。
简介:摘要:本研究旨在基于脑电信号建立老年人情绪及平衡能力判断模型。首先介绍了脑电信号和平衡能力的概念,指出脑电信号是记录大脑电活动的信号,而平衡能力是维持身体稳定的能力,两者对研究老年人健康至关重要。随后进行了老年人情绪及平衡能力判断模型的需求分析,指出现有评估方法存在主观性和准确性不足的问题,需要一种客观、准确的评估方法。接着设计了脑电信号采集模型的结构,包括蓝牙连接的采集设备和MATLAB信号处理软件,以实现脑电信号的无线采集和处理。然后阐述了模型建立流程,包括数据采集、预处理、特征提取和模型建立四个步骤,强调了数据处理的重要性。最后描述了判断模型的建立,通过对脑电信号特征参数的建模实现对老年人情绪及平衡能力的判断。本研究将为老年人健康管理和护理提供重要参考,具有重要的实际意义。
简介:摘要心血管疾病是威胁人类生命最主要的疾病之一,而心电信号(ECG)是诊断心血管疾病的主要依据。近年来,随着计算机技术的发展,心电信号的采集与处理也不断地向着自动化、智能化的方向发展。在心电信号分析系统中,影响心电自动分析结果可靠性的因素很多,其中一个重要原因就是心电信号中存在的各种干扰,如随机噪声、基线漂移、肌电干扰以及工频干扰等。由于这些干扰与心电信号混叠,引起心电信号畸变,使整个心电信号波形模糊不清,并对心电各波段的正确识别造成很大影响,从而影响诊断结果。为了给医生提供清晰的心电图形,以提高分析和诊断的精确性,首先要对心电信号数据进行预处理和特征提取,使心电数据曲线平滑、特征点突出。因此,选择合适的滤波方法对心电信号分析有着非常重要的意义。
简介:摘要:肌体表面肌电信号作为一个微弱的生理电信号,近年来,在医疗康复等领域取得了广泛的应用,能够帮助残疾人更好的融入社会生产生活之中。基于表面肌电信号的智能医疗仿生手通过sEMG传感器采集表面肌电信号并对其进行预处理,随后通过小波变换求取期望值使表面肌电信号作为控制源被更为准确的识别,并将其与机械臂控制系数相对应,最终实现达成预期目的的智能医疗仿生手。
简介:针对混沌在心脏系统中的研究,利用Lyapunov特性指数来进行心电信号的数据分析.由混沌检测系统的Lyapunov特性指数的计算方法,通过重构相空间,对健康人和5种类型心脏病人的数据作为样本进行对比分析.仿真结果表明,采用最大Lyapunov特性指数可以判断健康心脏和病态心脏的混沌性差异,为早期心脏疾病的辅助诊断提供了依据.