【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生理状态估计，尤其涉及基于逐次变分模态分解和自适应滤波结合的血氧估计方法。
技术介绍
1、血氧饱和度(spo2)是指血液中氧气的饱和程度，即氧气分子与血红蛋白的结合比例，通常表示为百分比。在正常情况下，血氧饱和度的水平应在95％至100％之间，表明血液中的血红蛋白几乎被氧气充分饱和。spo2是一个至关重要的生理参数，通过监测血氧饱和度，医护人员可以实时了解人体的氧合状态，从而评估患者的呼吸和循环系统的功能。
2、利用光电容积脉搏波(photoplethysmography，ppg)来估计血氧饱和度(spo2)是一种广泛应用的非侵入性测量方法。ppg技术基于光的吸收原理，通过测量不同波长的光在皮肤下组织和血液中的吸收差异，能够有效地估计血液中氧气的饱和度。与传统的动脉血气分析相比，ppg测量过程简单、实时且无创，因此广泛应用于便携设备和日常健康监测中。
3、尽管ppg技术在血氧饱和度监测中有显著优势，但在实际应用中仍面临一些挑战。首先，ppg信号容易受到运动伪影的干扰，特别是在运动状态下，手指或手腕上...
【技术保护点】
1.基于逐次变分模态分解和自适应滤波结合的血氧估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于逐次变分模态分解和自适应滤波结合的血氧估计方法，其特征在于，在步骤S1中，对收集到的PPG信号进行预处理，去除高低频噪声以及基线漂移，具体过程如下：
3.根据权利要求1所述的基于逐次变分模态分解和自适应滤波结合的血氧估计方法，其特征在于，在步骤S2中，逐次变分模态分解是基于变分模态分解的改进，其中变分模态分解的目标函数，如下所示：
4.根据权利要求3所述的基于逐次变分模态分解和自适应滤波结合的血氧估计方法，其特征在于，对P...
【技术特征摘要】
1.基于逐次变分模态分解和自适应滤波结合的血氧估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于逐次变分模态分解和自适应滤波结合的血氧估计方法，其特征在于，在步骤s1中，对收集到的ppg信号进行预处理，去除高低频噪声以及基线漂移，具体过程如下：
3.根据权利要求1所述的基于逐次变分模态分解和自适应滤波结合的血氧估计方法，其特征在于，在步骤s2中，逐次变分模态分解是基于变分模态分解的改进，其中变分模态分解的目标函数，如下所示：
4.根据权利要求3所述的基于逐次变分模态分解和自适应滤波结合的血氧估计方法，其特征在于，对ppg信号使用逐次变分模态分解和自适应滤波相结合的方法去除运动伪影，具体过程如下：
5.根据权利要求4所述的基于逐次变分模态分解和自适应滤波结合的血氧估计方法，其特征在于：分解出来的每一个谐波都会对于三轴加速度存在三个皮尔逊相关系数，选取皮尔逊相关系数大于阈值的谐波进行重构，即直接将信号进行叠加，将谐波中与三轴加速度相关程度较大的部分保留，从而得到原始信号中...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。