李丽萍 作品数:7 被引量:43 H指数:4 供职机构: 山东中医药大学理工学院 更多>> 发文基金: 国家高技术研究发展计划 中国博士后科学基金 山东省优秀中青年科学家科研奖励基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电子电信 更多>>
重采样对脉搏间期序列谱分析的影响 被引量:1 2011年 研究了重采样对脉搏间期序列谱分析的影响,提出以平均脉率为重采样率对脉搏间期序列进行重采样,为脉率变异性分析提供理论支持。采用最近邻点插值、分段线性插值、分段三次Hermite插值和三次样条插值4种方法对仿真脉搏间期序列重采样,并对比相应的Welch周期图法和AR(Auto-regressive)自回归模型法的谱分析结果。提出以平均脉率作为重采样率,并与其他多个重采样率进行比较。结果表明,以平均脉率为重采样率,采用三次样条插值方法及Welch周期图法进行谱分析时,所得误差最小,适合用于脉搏间期序列的谱分析。采用该方法对30例健康者和30例冠心病患者的脉搏间期序列进行了谱分析,结果显示冠心病患者的谱分析结果显著低于健康者,验证了本方法的有效性。 李丽萍 杨静 刘常春 刘澄玉 张庆广 李可关键词:非均匀采样 脉搏信号 重采样 谱分析 基于样本熵快速算法的心音信号动力学分析 被引量:14 2010年 为了准确刻画冠状动脉狭窄引起的血流动力学状态改变,提出了一种基于样本熵快速算法的舒张期心音分析方法。首先利用小波变换去除心音中的呼吸干扰,然后采用改进的香农能量算法自动分割出舒张期段,最后对分割出的舒张期心音用快速算法估计样本熵。对25例健康人和25例冠心病人的分析结果显示,冠心病人和健康人在舒张期心音的样本熵值上具有显著性差异。利用该方法检测冠状动脉狭窄,敏感性为80%,特异性为84%。 王新沛 杨静 李远洋 刘常春 李丽萍关键词:心音信号 冠心病 非线性动力学分析 滑动窗口脉冲抑制滤波用于心电间期序列坏点去除 被引量:4 2010年 提出了一种基于滑动窗口脉冲抑制滤波器算法,首先通过设置滑动窗口将心电间期序列分段,计算每段上对应的脉冲抑制滤波器;然后利用信号增强技术对脉冲抑制滤波器进行增强,扩大坏点与正常点之间差异;最后设置合适的阈值,将心电间期序列中坏点去除。利用MIT-BIH数据库试验对比了本文算法和脉冲抑制滤波器算法,结果表明,本文算法简单易操作,能够消除心电间期序列中非平稳趋势的影响,对坏点检测的灵敏度和特异性分别提高至95.24%和99.83%,能够有效地去除心电间期序列坏点。 李丽萍 杨静 刘澄玉 李斌 刘常春“信号与系统”双语教学研究 2018年 在“信号与系统”课程教学中,从英语的使用比例、教材选取、教学方法手段运用三个方面开展双语教学与实践。通过学生的反馈信息表明,双语教学改善了教学效果,提高了学生的双语学习能力。 李丽萍关键词:双语教学 教学方法 脉搏传播时间变异性谱分析的预处理方法研究 被引量:3 2009年 研究了脉搏传播时间(PTT)变异性谱分析的预处理过程,提出了以平均心动频率作为重采样率的均匀重采样方法和基于平均心动频率控制的小波去趋势(WFC,wavelet detrend based on frequency control)方法。试验结果表明:1)采用平均心动频率作为重采样率,可以保证在信号不失真的情况下达到均匀采样的目的;2)相比于平滑先验(SDA,smoothness prior approach)方法和经验模态分解(EMD,empirical mode decomposition)方法,WFC方法得出了较好的去除非平稳趋势效果,同时在处理大数据量序列时有更高的运行效率。 刘澄玉 杨静 刘常春 李丽萍 郎晓华 朱其刚关键词:谱分析 联合变异性在评价心脏病患者心血管系统功能状态中的应用 被引量:4 2010年 针对单一变异性指标不足以全面反映心血管系统功能状态的问题,提出了一种新的指标——联合变异性AV。首先利用样本熵算法计算了3个单一变异性指标:心率变异性HRV、脉搏波传播时间变异性PTTV和电机械延迟变异性EMDV,然后采用层次分析法计算了HRV、PTTV和EMDV在AV中的权系数,并求得AV。定义了组间区分测度GDM,对25例心脏病组和35例健康对照组的试验得出指标HRV、PTTV和EMDV的GDM值均大于1,而指标AV的GDM值小于1,说明AV能够完全区分心脏病组和健康对照组。与单一变异性指标HRV、PTTV和EMDV相比,指标AV能够更全面地反映心血管系统功能状态。 刘澄玉 刘常春 李丽萍 胡顺波关键词:计算机应用 心率变异性 多尺度多变量模糊熵分析 被引量:19 2013年 多尺度多变量样本熵评价同步多通道数据的多变量复杂度,是非线性动态相互关系的一种反映,但其统计稳定性差,且不适用于非线性非平稳信号.研究利用模糊隶属度函数代替模式相似判断的硬阈值准则,并分析模糊隶属度函数形式的影响;研究利用多变量经验模态分解算法进行多尺度化,并对比其处理效果.仿真试验表明,模糊隶属度函数的引入可以有效提高算法的统计稳定性,所构造的物理模糊隶属度函数的性能最为显著;基于多变量经验模态分解算法的多尺度化过程可更有效地捕获信号的不同尺度成分,从而更敏感地区分具有不同复杂度的信号.对临床试验数据的分析支持以上结论,且结果提示随着年龄增加或心脏疾病的发生,心率变异性和心脏舒张间期变异性的多变量复杂度以不同的方式降低:年龄增加会使低尺度熵值降低,表示近程相关性的丢失;而心脏疾病会同时影响各个尺度的熵值,即同时丢失了近程和长时相关性.该结论可用于指导心血管疾病的无创预警研究. 李鹏 刘澄玉 李丽萍 纪丽珍 于守元 刘常春