换一批摘要该文基于集合经验模态分解(EEMD)具有非常适合分析非平稳、非线性信号的特点,将脉率变异性(PRV)信号通过EEMD分解成多个本征模态(IMF)分量.分别计算出每个IMF分量的能量,并根据各个IMF分量频谱的特点,重新对IMF分量的能量重构得到PRV的高频能量(EHF)、低频能量(ELF)、极低频能量(EVLF).并通过实验与AR功率谱估计方法进行了比较.结果表明两种方法得到的PRV各个对应的频域参数相关系数>0.96,说明该方法可以真实地反映交感神经和迷走神经活动.
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关键词
脉率变异性心率变异性集合经验模态分解pulse rate variabilityheart rate variabilityensemble empirical mode decomposition
分类号
R318.6（医用一般科学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1671-7104.2017.04.005
发布时间
2017-08-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
安徽省高等学校自然科学研究一般项目（KJ2015B062by）
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