强大的腕脉信号预处理框架提升临床分析准确性

本文主要探讨了一种强大的信号预处理框架，专门针对手腕脉搏分析，以克服在实际应用中常见的信号质量问题。在传统的中医理念中，腕部脉搏作为身体健康的重要指标，随着现代传感器技术和生物信息学的进步，对腕部脉搏的精确测量和分析变得越来越关键。 首先，文章提出了基于频率相关分析（Frequency Domain Analysis, FDA）的级联滤波器，这是预处理步骤的关键部分。这个滤波器通过有效地消除高频噪声，帮助恢复脉搏信号的纯净度，确保后续分析的准确性。级联设计允许对不同频率范围的噪声进行逐层过滤，从而提高信号的信噪比。 其次，为了处理基线漂移问题，文中采用了曲线拟合技术。这种技术旨在通过最小化信号失真，调整脉搏信号的趋势和背景水平，使脉搏波形更加清晰。曲线拟合不仅有助于去除非生理性的波动，还能提高特征提取的可靠性。 接着，作者引入了周期分割和脉冲归一化技术，作为特征提取的进一步步骤。周期分割能够识别脉搏的完整周期，而脉冲归一化则确保每个周期内的脉冲强度在统一的范围内，这样有助于消除个体差异和环境因素的影响，使得不同样本之间的比较更为公平。 文章的核心贡献在于通过实证研究，利用含有生化标记物的实际脉搏记录，验证了所提出的预处理框架的有效性。结果显示，相较于传统方法，新框架在脉搏特征提取上的表现更优，尤其是在糖尿病诊断任务中，分类精度高达91.6%，这表明其在实际临床应用中的潜力。 本文提供了一种综合运用多种信号处理技术的预处理框架，它在提升手腕脉搏分析的精度和可靠性方面表现出色，对于促进脉搏信号在医疗领域，如疾病监测和早期预警等方面的应用具有重要意义。未来的研究可以进一步优化这些技术，以适应更多复杂的生物医学信号处理场景。