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不规则样本的实时动态采集——用于麻醉评估。 (英语) Zbl 1382.94028号

摘要:虽然大多数信息源的数字表示都是通过对一些连续函数表示的统一采样获得的,但有许多重要事件只有不规则的数据样本,包括金融市场的交易数据和各种临床数据,例如隐藏在ECG测量中的呼吸信号。对于此类数字信息源,唯一有效的数字-模拟(D/A)转换算法平滑函数插值方案主要用于离线应用。因此,为了使强大的连续函数数学方法适用于实时应用,有必要引入一种有效的D/A转换方案,并修改所需的在线实现连续函数的数学方法。本文要讨论的强大信号处理工具是同步压缩连续小波变换(SST),它需要计算感兴趣的模拟信号的连续小波变换及其导数。此变换的一个重要应用是提取隐藏在信号表示中的信息,如潜在动力学。本文的第一个目标是引入一种统一的方法,以消除将SST方法应用于不规则数据样本的两个主要障碍,从而允许在线计算。首先,对于D/A转换,提出了一种基于任意期望阶样条函数的实时算法来插值不规则数据样本,同时保留所有样条阶次相同的多项式,并保证最大逼近阶。其次,为了通过SST从振荡信号中实时提取动态信息,引入了一类消失矩和最小支持样条小波(称为VM小波)来在线计算CWT及其导数。本文的第二个目标是将提出的实时算法和VM小波应用于临床应用,特别是用于研究手术期间患者的“麻醉深度”,重点分析两个动态量:“瞬时频率”和“非节律与节律比”基于单导联心电图(ECG)信号。实际上,ECG信号的“R峰”是呼吸信号的非均匀样本,构成了临床评估的波形里程碑。可以预见,所提出的算法和VM小波应该能够在手术期间通过ECG测量呼吸信号实时监测“麻醉深度”。

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94甲12 信号理论(表征、重建、滤波等)
92 C55 生物医学成像和信号处理
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用;元分析
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