【摘 要】
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本文利用小波变换方法对 Ｈ Ｒ Ｖ 信号进行分解， 在逆变换过程中用 Ｍ ａｌｌａｔ算法提取信号中的非１／ｆ部分， 最后利用信号差的方法将信号１／ｆ部分与其它信号分离， 最终提取出对于心率变异性具有重要研
【机 构】
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广西工学院计算机与电气工程系!柳州545005,广西工学院计算机与电气工程系!柳州545005,重庆大学电气工程学院
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本文利用小波变换方法对 Ｈ Ｒ Ｖ 信号进行分解， 在逆变换过程中用 Ｍ ａｌｌａｔ算法提取信号中的非１／ｆ部分， 最后利用信号差的方法将信号１／ｆ部分与其它信号分离， 最终提取出对于心率变异性具有重要研究价值的１／ｆ成分，为心率变异性的研究和分析提供有效分析依据，此法较之以往的基于 Ｃ Ｇ Ｓ Ａ 的分解方法具时频分析的特点， 而且可利用有限数据进行分析。
In this paper, wavelet transform is used to decompose H R V signal, M allat algorithm is used to extract the non-1 / f part of the signal in the inverse transform process, and finally the signal 1 / f part is separated from other signals by the signal difference method, finally Extract the 1 / f components that have important research value for the heart rate variability and provide an effective analysis basis for the study and analysis of the heart rate variability. Compared with the previous time-frequency analysis method based on the C G S A decomposition method, And limited data can be used for analysis.
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