这一篇来看看其它生理信号imf分量的平均周期。

    （一）先看看脉搏信号序列MB291712的imf分量imf_MB291712的平均周期：

M函数文件： 

function [ TydhV_MB ] = TydhV_imf( imf_MB291712 )

P=cell(size(imf_MB291712,1)-1,2);

for i=1:size(imf_MB291712,1)-1
 [P{i,1},P{i,2}] = findpeaks(imf_MB291712(i,:));
  if length(P{i,2})>1
    T_peak(i)=(P{i,2}(end)-P{i,2}(1))/(length(P{i,2}-1));%最后一个峰值点

    %序号减去第一个峰值点序号，除以两峰值点之间峰峰段的段数。
  end  
end

B=cell(size(imf_MB291712,1)-1,2);

for i=1:size(imf_MB291712,1)-1
  [B{i,1},B{i,2}] = findpeaks(-imf_MB291712(i,:));
  B{i,1}=-B{i,1};
  if length(B{i,2})>1
    T_bottom(i)=(B{i,2}(end)-B{i,2}(1))/(length(B{i,2}-1));%最后一个谷值点

    %序号减去第一个谷值点序号，除以两谷值点之间谷谷段的段数。
  end
end

for i=1:min(length(T_peak),length(T_bottom))
  T_m_MB(i)=(T_peak(i)+T_bottom(i))/2;
end

if length(T_peak)>length(T_bottom)
  T_m_MB(length(T_peak))=T_peak(end);
else T_m_MB(length(T_bottom))=T_bottom(end);
end

for i=1:length(T_m_MB)

  Var_MB(i)=var(imf_MB291712(i,:));
end

subplot(2,1,1)
bar(T_m_MB)
title('T _ m _ MB')
grid
subplot(2,1,2)
bar(Var_MB)
title('Var _ MB')
grid

%将周期时辰数转换成年、日、小时表达方式。
T2_m_MB=T_m_MB*2;
y=fix(T2_m_MB/8765.8128);
d0=rem(T2_m_MB,8765.8128);
d=fix(d0/24);
h=rem(d0,24);

TydhV_MB=[T_m_MB;y;d;h;Var_MB];
TydhV_MB=TydhV_MB';

end

    以文件名“TydhV_imf”保存(TydhV－周期、年、日、时、方差）。

TydhV_MB = TydhV_imf( imf_MB291712 );

    运行，得：

    图20-1 imf_MB291712各分量的平均周期与方差

    只画了各分量的周期与方差Bar图，上篇中其余图省去。

    变量TydhV_MB截图如下：

    图20-2 imf_MB291712各分量平均周期的年、日、小时数

    上图第一列是各分量周期时辰数，2、3、4列是年、日、小时数，最后一列是方差数。这些数据现在保存在这里，不作详细分析。

    只有第10个分量的周期136天14.55小时我觉得很有意思。因为在开通此博客之前，它在我的研究中曾经出现过。那是在我对体温信号序列作循环平稳性研究时出现的。本来，以前画出图形来，自己看看也就罢了，没有特意保存，程序也是随意处置（因为出于方便的原因，程序是处于不断改动当中，所以觉得保存也没什么意义）。但是这个136.5天的分量周期，在跟一个朋友的QQ聊天中留下了记录。见下面截图：

    图20-3

    用不同的方法处理不同通道的信号，得到了同一结果，那么这个结果就可以确定为研究对象本身的属性，而不是由于数学处理方式的不当，凭空产生的一个虚假信息。从这个意义上来说，这里保存的处理结果，将来都有可能被证明是人体生命本身的一种属性。因此，不能轻易认为某个处理结果“没有意义”。

    （二）下面看看收缩压信号序列GY291712的imf分量imf_GY291712的平均周期： 

 TydhV_GY = TTydhV_imf( imf_GY291712 );

    运行，得：

    图20-4 imf_GY291712各分量的平均周期与方差
 

    变量TydhV_GY截图如下：

    图20-5 imf_GY291712各分量平均周期的年、日、小时数

（三）下面看看舒张压信号序列DY291712的imf分量imf_DY291712的平均周期：

 TydhV_DY = TydhV_imf( imf_DY291712 );

    运行，得：

     图20-6 imf_DY291712各分量的平均周期与方差

    变量TydhV_DY截图如下：

    图20-7 imf_DY291712各分量平均周期的年、日、小时数

（四）下面看看均压信号序列JY291712的imf分量imf_JY291712的平均周期：

TydhV_JY = TydhV_imf( imf_JY291712 );

    运行，得：

     图20-8 imf_JY291712各分量的平均周期与方差

    变量TydhV_JY截图如下：

    图20-9 imf_JY291712各分量平均周期的年、日、小时数

（五）下面看看差压信号序列JCY291712的imf分量imf_CY291712的平均周期：

TydhV_CY = TydhV_imf( imf_CY291712 );

    运行，得：

     图20-10 imf_CY291712各分量的平均周期与方差

    变量TydhV_CY截图如下：

    图20-11 imf_CY291712各分量平均周期的年、日、小时数

（本文首发于：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ad0d3de010126ij.html

首发时间：2012-01-07 13:55:40）