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脉搏波信号改进经验模态分解去噪及预测
摘要：
脉搏波信号是一种非侵入式且具有重要生理信息的生物信号，对于研究和诊断心血管疾病具有重要价值。然而，脉搏波信号常常存在噪声和干扰，影响信号的准确分析和预测。因此，本论文提出了一种脉搏波信号的改进经验模态分解（EMD）方法，以去除噪声并实现信号的有效预测。
引言：
脉搏波信号是人体循环系统运动的重要表现形式，包含了心脏收缩和舒张的信息。通过对脉搏波信号的分析和处理，可以获取到人体心血管系统的重要参数。然而，由于信号在采集、传输和处理过程中受到各种因素的干扰，如呼吸运动、肌肉震动和环境噪声等，导致信号中存在噪声和伪迹。
方法：
本论文基于经验模态分解（EMD）方法对脉搏波信号进行去噪和预测。EMD是一种自适应的信号分解方法，通过将信号分解为多个本征模态函数（IMF）和一个随机残差项，实现对信号的去噪和分析。
首先，将采集到的脉搏波信号进行EMD分解，得到若干个IMF和一个残差。每个IMF代表了不同尺度和频率的成分，其中低频IMF代表了趋势和周期性成分，高频IMF代表了噪声和细节信息。通过对各个IMF进行幅度调整和频谱分析，可以对信号进行初步的去噪和分析。
其次，将去噪后的信号重构，得到去除噪声的脉搏波信号。为了验证去噪效果，本论文使用了信号质量指标（SNR）和均方误差（MSE）进行评估。实验结果表明，经过EMD去噪后的脉搏波信号具有更高的信噪比和更低的误差，表明该方法对脉搏波信号的去噪效果较好。
最后，利用经过去噪的信号进行预测。本论文采用了ARIMA模型和支持向量机（SVM）模型对脉搏波信号进行预测，并与原始未去噪的信号进行对比。实验结果表明，经过EMD去噪后的脉搏波信号能够更准确地预测未来的趋势和变化。
结论：
本论文提出的脉搏波信号改进经验模态分解方法能够有效地去除噪声并实现信号的准确预测。通过对脉搏波信号的去噪和分析，可以提高信号的质量和可靠性，对于心血管疾病的研究和诊断具有重要意义。
关键词：脉搏波信号，经验模态分解，去噪，预测