УДК 51-7:537.86

Частотно-временной анализ пульсовых сигналов на основе преобразования Гильберта-Хуанга
 

В. Д. Омпоков, В. В. Бороноев

Институт физического материаловедения СО РАН, 670047, г. Улан-Удэ, ул. Сахъяновой, д.6

 

Статья поступила в редакцию 1 августа 2019 г.

 

Аннотация. Преобразование Гильберта-Хуанга является одним из наиболее перспективных методов частотно-временного анализа нестационарных процессов. Однако при анализе различного рода реальных зашумленных процессов, в том числе пульсовых сигналов, эффективность метода значительно снижается. Это происходит из-за смешивания модовых функций при эмпирической модовой декомпозиции анализируемых данных. Целью работы является модификация преобразования Гильберта-Хуанга для анализа пульсовых сигналов. В работе предложен метод повышения точности модовой декомпозиции с использованием информации о Фурье-спектре сигнала. Предлагается предварительно рассчитывать Фурье-спектр сигнала и разделять его на части с помощью полосовых частотных фильтров. На модельных сигналах с шумом показано, что точность декомпозиции повышается кратно. Разработанный метод используется для обработки и анализа одного из наиболее информативных сигналов биомедицинской природы – пульсового сигнала. Исследование частотно-временных характеристик пульсовых сигналов с помощью предложенного модифицированного преобразования Гильберта-Хуанга позволило провести классификацию сигналов на группы, соответствующие различным функциональным состояниям организма.

Ключевые слова: частотно-временной анализ, преобразование Гильберта-Хуанга, эмпирическая модовая декомпозиция, смешивание мод, преобразование Фурье, пульсовой сигнал.

Abstract. The paper presents a relative new method for the analysis of nonstationary signals that allows a signal's frequency and amplitude to be evaluated with high time resolution. The Hilbert-Huang transform consists of two steps: Empirical mode decomposition and Hilbert transform. The empirical mode decomposition is a signal analysis method that separates multi-component signals into single oscillatory modes called intrinsic mode functions. Mode mixing problem happens during the empirical mode decomposition process. Fourier transform was introduced to remove the mode-mixing effect. Numerical experiments with signals containing closely spaced spectral components are carried out. Mean square error between predefined and decomposed data was used as estimation parameter. The proposed approach allows achieving better decomposition results than the classic empirical mode decomposition. The results of the using of Hilbert-Huang transform as an instrument for digital processing biomedical signals are presented.

Key words: time-frequency analysis, Hilbert-Huang transform, empirical mode decomposition, mode mixing, Fourier transform, arterial blood pressure signal.

 

Для цитирования:

В. Д. Омпоков, В. В. Бороноев. Частотно-временной анализ пульсовых сигналов на основе преобразования Гильберта-Хуанга. Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2019. № 8. Режим доступа: http://jre.cplire.ru/jre/aug19/4/text.pdf

DOI 10.30898/1684-1719.2019.8.4