一种基于极值能量分解法的心电图信号分析方法

    公开(公告)号:CN110558974B

    公开(公告)日:2020-11-03

    申请号:CN201910841968.X

    申请日:2019-09-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于极值能量分解法的心电图信号分析方法,包括获取给定时间和给定采样频率下的未知状态的ECG信号x(t);将ECG信号x(t)进行去噪预处理;将去噪后的ECG信号x(t)作为原始信号,将原始信号x(t)分解为n个极值模态函数分量和一个余量,将原始信号x(t)分解得的n个极值模态函数分量,代表了原始信号不同频段的分量,根据n个极值模态函数分量判定该ECG信号是否为异常心电图信号。本发明采用极值能量分解方法分析ECG信号,将原始信号分解为多个分量,也就是极值分量函数,计算每一个分量的能量,得到其能量分布。

    一种基于极值能量分解法的冥想训练的HRV信号分析方法

    公开(公告)号:CN110558959B

    公开(公告)日:2020-09-01

    申请号:CN201910841609.4

    申请日:2019-09-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于极值能量分解法的冥想训练的HRV信号分析方法,包括获取给定时间和给定采样频率下的冥想训练中的ECG信号,去噪后得到RRI信号;将RRI信号x(t)作为原始信号,将原始信号x(t)分解为n个极值模态函数分量和一个余量,将原始信号x(t)分解得的n个极值模态函数分量,代表了原始信号不同频段的分量,根据n个极值模态函数分量判定该RRI信号是否进入冥想状态。本发明采用极值能量分解方法分析RRI信号,将原始信号分解为多个分量,也就是极值分量函数,计算每一个分量的能量,得到其能量分布。

    一种基于极值能量分解法的冥想训练的HRV信号分析方法

    公开(公告)号:CN110558959A

    公开(公告)日:2019-12-13

    申请号:CN201910841609.4

    申请日:2019-09-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于极值能量分解法的冥想训练的HRV信号分析方法,包括获取给定时间和给定采样频率下的冥想训练中的ECG信号,去噪后得到RRI信号;将RRI信号x(t)作为原始信号,将原始信号x(t)分解为n个极值模态函数分量和一个余量,将原始信号x(t)分解得的n个极值模态函数分量,代表了原始信号不同频段的分量,根据n个极值模态函数分量判定该RRI信号是否进入冥想状态。本发明采用极值能量分解方法分析RRI信号,将原始信号分解为多个分量,也就是极值分量函数,计算每一个分量的能量,得到其能量分布。

    一种基于极值能量分解法的心率变异性信号分析方法

    公开(公告)号:CN110464337B

    公开(公告)日:2020-09-01

    申请号:CN201910841605.6

    申请日:2019-09-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于极值能量分解法的心率变异性信号分析方法,包括获取给定时间和给定采样频率下的未知状态的ECG信号,去噪后得到RRI信号x(t);将RRI信号x(t)作为原始信号,将原始信号x(t)分解为n个极值模态函数分量和一个余量,将原始信号x(t)分解得的n个极值模态函数分量,代表了原始信号不同频段的分量,根据n个极值模态函数分量判定该RRI信号是否为异常心率变异性信号。本发明采用极值能量分解方法分析RRI信号,将原始信号分解为多个分量,也就是极值分量函数,计算每一个分量的能量,得到其能量分布。

    一种基于极值能量分解法的心电图信号量化分析方法

    公开(公告)号:CN110558973A

    公开(公告)日:2019-12-13

    申请号:CN201910841966.0

    申请日:2019-09-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于极值能量分解法的心电图信号量化分析方法,包括获取给定时间和给定采样频率下的未知状态的ECG信号x(t);将ECG信号x(t)进行去噪预处理;将去噪后的ECG信号x(t)作为原始信号,将原始信号x(t)分解为n个极值模态函数分量和一个余量,将原始信号x(t)分解得的n个极值模态函数分量,代表了原始信号不同频段的分量,根据n个极值模态函数分量判定该ECG信号是否为异常心电图信号以及其异常程度等级。本发明采用极值能量分解方法分析ECG信号,将原始信号分解为多个分量,也就是极值分量函数,计算每一个分量的能量,得到其能量分布。

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