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多模态小波耦合动态脉冲形态量化分析(MATLAB)

moboyou 2025-05-28 19:54 9 浏览

该算法通过小波多尺度分析与动态窗口分割，实现了ABP-BFI脉冲级耦合特征的精准提取。其核心创新在于：

多模态时空对齐：解决异源信号采样率差异

自适应频段选择：小波层级融合增强生理特征

形态学量化体系：10+参数全面描述脉冲动力学

与深度学习结合后，可构建端到端的智能血流动力学分析系统，实现：

实时异常检测（ICU监护场景）

病理自动分类（高血压分型诊断）

预后预测模型（术后并发症风险评估）

算法流程图如下：

步骤	关键操作	技术细节
1. 多模态数据加载	加载DCS血流信号、ABP动脉压信号、时间轴及标记数据	load函数读取.mat文件，包含时间对齐的原始信号
2. 信号时空对齐	通过插值对齐BFI与ABP采样率	pl_analysis_t_compare实现时间轴匹配，消除传感器采样率差异
3. 小波多尺度分解	使用MODWT进行8层小波分解	modwt函数生成多分辨率系数，modwtmra重构各尺度分量
4. 高频特征提取	融合3-4层小波系数重构BFI信号	选择生理相关频段（0.1-2Hz），抑制基线漂移
5. 动态窗口分割	15秒非重叠窗口分割信号流	window_abp_dcs函数基于BFI时间轴生成分析窗口
6. ABP脉冲检测	自适应阈值识别收缩期峰值	差分+极值检测，排除运动伪影
7. BFI脉冲对齐	互相关法对齐ABP-BFI脉冲	xcorr计算时延，动态时间规整(DTW)校正
8. 脉冲形态量化	提取10项形态学参数	包括上升时间、脉冲面积、波形对称性等
9. 质量评估与存储	通过QC标志过滤异常脉冲	保存通过检验的脉冲数据及平均形态模板

完整代码通过知乎学术咨询获取：

https://www.zhihu.com/consult/people/792359672131756032?isMe=1

擅长领域：信号滤波/降噪，机器学习/深度学习，时间序列预分析/预测，设备故障诊断/缺陷检测/异常检测

matlab中mod