心电信号基线漂移去除方法研究

发布时间：2018-10-09 18:12

【摘要】：心电信号(ECG)是临床诊断各种疾病的重要依据,但由于基线漂移等噪声的存在影响了其诊断的准确性.根据基线信号的特点和固有模态函数(IMF)的性质,提出一种基于经验模态分解(EMD)结合形态滤波的自适应滤波方法.该方法先对信号进行经验模态分解,然后对所选择的IMF分量进行形态滤波处理,将滤波后的结果作为自适应滤波器的参考输入信号,最后得到的输出误差信号即为去除基线漂移后的心电信号.通过与普通的EMD方法、基于EMD的自适应滤波方法对比,并采用MIT-BIH数据库中的心电数据进行了检验,实验结果表明该方法对于去除心电基线有较好的效果.
[Abstract]:Electrocardiogram (ECG) is an important basis for clinical diagnosis of various diseases, but the accuracy of diagnosis is affected by the presence of baseline drift and other noises. According to the characteristics of baseline signal and the nature of inherent mode function (IMF), an adaptive filtering method based on empirical mode decomposition (EMD) combined with morphological filtering is proposed. Firstly, the signal is decomposed by empirical mode, then the selected IMF component is processed by morphological filtering, and the filtered result is used as the reference signal of the adaptive filter. The final output error signal is the ECG signal after removing the baseline drift. Compared with the conventional EMD method and the adaptive filtering method based on EMD, the ECG data in the MIT-BIH database are tested. The experimental results show that the proposed method is effective in removing ECG baselines.
【作者单位】： 重庆大学通信工程学院;中国人民解放军重庆通信学院;
【基金】：国家自然科学基金(61302054) 重庆市自然科学基金(cstc2011 jjA 40047,cstc2012 jjB 40010,cstc2012 jjA 40056)
【分类号】：TN911.7

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本文编号：2260285