基于格拉姆角场的生理信号质量评估方法
- 专利权人:
- 复旦大学
- 发明人:
- 杨翠微,胡启晗,刘鑫
- 申请号：
- CN202011184998.7
- 公开号：
- CN112370015A
- 申请日:
- 2020.10.30
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2021
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明涉及一种基于格拉姆角场的生理信号质量评估方法。本发明方法利用生理信号受到运动伪迹干扰时周期性被破坏的特点，通过提取生理信号的周期性信息后进行分类。具体流程包括：对生理信号进行降噪处理；对降噪后的生理信号进行信号分割；通过对分割后的信号片段进行数学运算得到包含周期性信息的一维时间序列；利用格拉姆角场将一维时间序列转换为二维图像；利用机器学习算法构建生理信号质量评估模型实现对干净信号与受污染信号的分类。本发明方法适用于心电、脉搏波、心冲击图等生理信号，在信号处理研究和基于可穿戴设备的健康管理等领域均具有一定的应用价值。本发明方法的应用范围可推广至所有的单路或多路生理信号的研究。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
