典型文献
基于PPG信号的VMD-LSTM网络血压测量方法
文献摘要：
为了实现基于人体的连续血压检测,同时通过光电容积脉搏波信号获取血压参数,提出了一种新的VMD(Variational Modal Decomposition)-LSTM网络血压测量算法.变分模态分解定义为能够有效分解序列信号为不同频率段分信号的信号处理方法,适用于脉搏波信号的处理分析,提高了提取血压特征参数的准确率.在经过脉搏波信号的采集、预处理、特征点识别后得到的特征参数有利于进行血压值的预测.由于血压预测问题是一个非线性规划问题,难以实现血压的完美预测.利用LSTM(Long Short-Term Memory)网络模型使用1000条光电容积脉搏波提取出的血压特征参数得到合理的血压值.最后,实验结果表明,该算法具有较好的准确性,SBP(systolic blood pressure)与DBP(diastolic blood pressure)的精确度分别为2.89±5.38 mm Hg和3.95±7.09 mm Hg,血压预测指标误差较小.
文献关键词：
连续血压检测;光电容积脉搏波;LSTM网络;变分模态分解
中图分类号：
作者姓名：
庞宇;狄淳杰
作者机构：
重庆邮电大学,重庆市 400065
文献出处：
引用格式：
[1]庞宇;狄淳杰-.基于PPG信号的VMD-LSTM网络血压测量方法)[J].生命科学仪器,2022(04):46-51
A类：
连续血压检测
B类：
PPG,VMD,血压测量,光电容积脉搏波,信号获取,Variational,Modal,Decomposition,测量算法,变分模态分解,不同频率,频率段,分信,信号处理,处理分析,特征点识别,别后,行血,血压值,血压预测,非线性规划,规划问题,难以实现,Long,Short,Term,Memory,模型使用,SBP,systolic,blood,pressure,DBP,diastolic,Hg,预测指标
AB值：
0.363706
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