脉搏波信号中含有丰富的人体生理病理信息,然而基于光电容积描记法采集到的脉搏波基线漂移非常严重,直接影响到人体生理参数的准确提取.针对目前生物信号处理领域中去除基线漂移所用的方法计算复杂,处理信号时间过长,无法满足对脉搏波进行实时处理等问题,首次提出基于正则化最小二乘法的平滑先验法去除脉搏波的基线漂移.该方法通过分析不同正则化参数下平滑先验法的截止频率,结合脉搏波信号中基线漂移信号的频率范围,选取合适的正则化参数,实现脉搏波基线漂移的去除.实验结果表明,与小波变换法、经验模态分解法相比,该方法去除脉搏波基线漂移效果明显,提高了计算速度,同时也提高了信噪比,有利于下一步对脉搏波特征点的精确提取.

目的：寻找一种适用于脑部电阻抗成像(EIT)的正则化参数选取方法。方法：将L型曲线法、广义交叉校验法、固定噪声系数法和偏差原理法4种正则化参数选取算法应用于包含高阻抗颅骨的真实颅脑模型中，然后通过模糊半径和重建位置误差2个指标比较施加50次不同高斯白噪声的重建效果。结果：在4种算法中偏差原理法最客观、最稳定以及最接近真实解。结论：可采用偏差原理法作为脑部EIT的正则参数选取方法。