基于集合经验模态分解和小波收缩算法的自适应心电信号去噪问题研究

发布时间：2017-12-07 08:33

  本文关键词：基于集合经验模态分解和小波收缩算法的自适应心电信号去噪问题研究

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【摘要】：本文将集合经验模态分解(EEMD)与小波软阈值去噪算法相结合,提出了一种新的心电图信号去噪EEMD-WS算法.算法首先对信号进行EEMD分解得到有限个固有模态函数(IMF);其次,根据实际含噪心电信号中各成分的特性,将所有IMF分为低阶含噪、中阶有用信号和高阶含基线漂移三类,对于低阶含噪IMF利用IMF能量变化分界点自适应地确定含噪IMF个数,随后对其利用小波收缩算法中的启发式软阈值选择算法进行去噪;对于高阶含基线漂移IMF根据其自身是否包含周期信息自适应地判断并去除与基线漂移关系密切的IMF.最后通过将滤除噪声的低阶IMF、中阶有用信号重构达到抑制噪声和去除基线漂移的目的.仿真信号和MIT-BIH心电数据库真实心电信号实验显示,EEMD-WS算法不仅能够克服小波去噪算法不能去除基线漂移的不足,而且能够比常用的EMD-WS算法更好地提高消噪效果,总体去噪性能优于传统算法.
【作者单位】： 鲁东大学数学与统计科学学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(11001116,A010804) 山东省高等学校科技计划项目(J09LA51) 鲁东大学创新团队建设项目(08-CXB005)
【分类号】：TN911.4
【正文快照】： 0引言心电图(Electrocardiogram,ECG)是利用测量电极从体表不同部位采集电位变化经过放大显示或描记成的连续变化曲线.临床心电信号是一种非线性、非平稳的弱信号,正常ECG信号由P、QRS、T等主要波段组成(如图la所示),频率范围在0.05-100Hz,幅值为mV(毫伏)级,而且90%的ECG频谱

【参考文献】

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4 张s，

本文编号：1261807