基于改进EWT的心电信号基线矫正算法

发布时间：2021-03-19 14:08

　　基线漂移严重影响心电信号的特征提取和识别,而矫正方法的效果决定了医疗诊断的准确性。提出了一种基于经验小波变换和分段多项式拟合理论的心电信号基线矫正算法。利用经验小波变换自适应分割心电信号频谱,在分割区间上构造合适的小波窗提取具有紧支撑的经验模态分量,并重构剔除基漂分量后的经验模态分量,再进行多项式分段拟合来去除残留基线漂移。对同一心电信号的测试结果表明,提出算法相对于对原始经验小波变换算法信噪比改进超过1.9 dB,在保持较好心电信号形态特征的同时能够有效矫正基线漂移失真。 

【文章来源】：仪器仪表学报. 2020,41(04)北大核心

【文章页数】：11 页

【部分图文】：

本文算法矫正222信号中的基漂

1)输入带基线漂移的心电信号y(n)=x(n)+b(n),其中x(n)表示纯净心电信号,b(n)表示基线漂移,对带基线漂移的心电信号进行傅里叶变换。2)采用“locmax”方法确定频谱划分段数N和频谱区间分界线ωn。

首先采用原始EWT算法对y(n)进行基线矫正,并将模拟基线漂移与原始EWT算法提取基线漂移进行比较来定性验证本文算法的有效性,如图2、3所示。图3 模拟基线漂移与原始EWT算法提取的基线漂移

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于形态学消除心电信号基线漂移方法的研究[J]. 徐万松,陈天武.  中国医学工程. 2019(09)
[2]心电信号中基线漂移的去除方法比较及算法实现[J]. 陈苹,叶继伦,张旭,陈刚.  中国医疗器械杂志. 2018(05)
[3]基于最大相关波形延拓改进的EEMD方法[J]. 郭翠娟,李德冲,荣锋,刘晓勇.  重庆邮电大学学报(自然科学版). 2017(06)
[4]EWT算法在ECG信号滤波中的研究[J]. 刘春,谢皓,肖奕霖,邓传远.  电子测量与仪器学报. 2017(11)
[5]基于改进经验小波变换的行星齿轮箱故障诊断[J]. 祝文颖,冯志鹏.  仪器仪表学报. 2016(10)
[6]基于白噪声分离的集合经验模态分解心电信号去噪方法研究[J]. 任斌斌,谭海燕,马成群,吕德卫,刘芳芳,张海涛,李章勇.  生物医学工程学杂志. 2016(02)
[7]基于EMD算法的心电信号基线漂移去除方法研究[J]. 张喜红,王玉香.  重庆科技学院学报(自然科学版). 2016(02)
[8]基于FIR滤波和数学形态学的心电信号预处理算法[J]. 郑秀玉,卢瑞祥.  中国医疗设备. 2015(09)
[9]基于形态滤波的心电信号去除基线漂移方法[J]. 庞宇,邓璐,林金朝,李章勇,周前能,李国权,黄华伟,张懿,吴炜.  物理学报. 2014(09)
[10]基于形态学滤波器的ECG信号预处理[J]. 刘忠国,王金亮,刘伯强.  生物医学工程学杂志. 2011(02)



本文编号：3089706