基于高频中值滤波的小波滤波在脑动脉色素浓度谱特征信号提取中的应用
Application of wavelet filtering based on high frequency median filtering in extracting characteristic signals of pigment concentration spectrum of cerebral artery
摘要近年来,近红外光谱技术(mear infrared spectrometry,NIRS)在脑科学研究领域倍受青睐.为了更好地满足参数的后续使用并提取出有效特征信号,前期尝试了多种常用滤波方法,为了解决滤后信号易失真以及不能有效滤除低频或者高频噪声的问题,提出了基于高频中值滤波的小波滤波,并采用高度还原真实信号特点的仿真信号以及利用脑血流动力学参数采集系统获得的真实光电容积脉搏波(photoplethysmography,PPG)信号,基于中值滤波的小波滤波进行分析.将实验测试数据与其他滤波方法的特征信号提取效果进行对比,并对处理数据进行信噪比和频谱分析.结果表明,采用中值滤波与小波滤波相结合的滤波方式,对脑动脉色素浓度谱特征信号进行滤波处理,能获得有效、精准的脑血流动力学参数,为后续的测量精度打下基础.该方法有效结合了中值滤波能够剔除粗差的特性和小波滤波在光电容积脉搏波中有效滤除高斯信号的特性,改善了采用单一方式的局限性,提供了一种新的PPG滤波的思路,对比传统方法更加优化.
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