基于参数优化VMD的呼吸波提取

来源：电子测量技术杂志2021年第24期北京时间：

作者：宋海声，庞荣妮

单位：西北师范大学物理与电子工程学院 兰州 730070

摘要：针对目前呼吸波提取准确率不高的问题，提出一种从光电容积脉搏波（PPG）信号中提取呼吸波的改进方法。在MIMIC数据库获取十组脉搏和呼吸信号。利用遗传变异粒子群参数优化的变分模态分解（VMD）算法对同一时段光电容积脉搏信号进行分解，得到本征模函数（IMF），选择相关系数大于0.3的IMF分量重构呼吸信号，并将重构呼吸信号与原始呼吸信号进行比较。实验结果表明，呼吸速率的平均准确率为0.95，波形相关系数（RCC）的平均值为0.9451，均方根误差（RMSE）的平均值为2.0110，该算法提取呼吸波呼吸速率相比于EMD、EEMD算法提高了5%和3%，RCC提高了19.96和13.17%，准确性更高。同时该算法克服了VMD算法在分解时惩罚因子和分解层数选取的不确定性。这对临床实践具有重要意义。

关键词：呼吸波;变分模态分解;光电容积脉搏波;遗传变异粒子群;本征模函数

基金资助：国家自然科学基金（11747030）、甘肃省科技计划资助（20JR10RA080）