基于CEEMD的定量自适应ECG去噪方法研究

发布时间：2021-11-25 16:33

　　心电信号是最早应用于临床医学研究的生物电信号之一,也是人体中一种重要的生理信号,可以综合反映出人体的健康状态,同时也对心血管疾病的诊断与预防具有重要的意义。但是,在运用医疗设备进行心电信号采集时,往往伴随着噪声干扰。因此,在实际应用中如何提取到纯净的心电信号是一个亟需解决的问题。为更好解决上述的问题,使采集到的心电信号能够得到更准确的使用,本文研究出一种基于CEEMD的定量自适应ECG去噪方法。该方法是在对EMD及其优化方法的深入研究的基础上提出来的。首先,将原始信号经过CEEMD方法进行有效分解,最终获得一系列IMF分量。针对IMF分量,本文采用分域的原则分别进行处理。运用相关性分析计算出原始信号与各个IMF分量之间的相关度,进而去获得噪声域和信号域间的分界点。再在信号域中依据能量优先的原则和噪声域中依据低频优先原则进行有效模态函数选择。最后,依据互信息的计算设置对应的相关性阈值,通过相关性阈值的设置将选择的有效模态函数进行重构即可得到最终去噪信号。本文提出的ECG去噪方法中,各个参数都可以定量自适应的计算出,避免先验性知识的需要,极大提高去噪方法的准确性和自适应性。另外,在针对一部... 

【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：87 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１．２多种噪声干扰的２０３号心电信号??Ｆｉｇ?１．２?Ｔｈｅ?Ｎｏ．２０３?ＥＣＧ?ｓｉｇｎａｌ?ｗｉｔｈ?ｍｕｌｔｉｐｌｅ?ｎｏｉｓｅ?ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｓ??

ｎ?（３．１）??［ｘ２?＝?０．２ｓｉｎ（２Ｔｉｔ?—－）??合成的间断信号及３个信号成分的波形表示如图３．１所示。在图３．１中图形排??列从上到下依次为合成的间断信号，两个正弦信号和间断干扰信号。??？?Ｃ?０２?０＾?〇！ｂ?０＾?ｔ?ｔｌ?１：４?１：６?Ｔ＾８?２??ｎ?ｒｙ?Ｘ１?〇４??１８ＭＭ■醒ＰＰＰＭ??１ｒ——，ｎ?，?，?，?，?，?ｒ－＾??￣０２?０＾?０６?０Ｌ８?１?ｔ２?ｔ！４?ｉｔｇ?ｔｄ?２??．??

图３．２合成的随机噪声信号及包含的信号成分??Ｆｉｇ．?３．２?Ｔｈｅ?ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅｄ?ｒａｎｄｏｍ?ｎｏｉｓｅ?ｓｉｇｎａｌ?ａｎｄ?ｉｔｓ?ｓｉｇｎａｌ?ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ??从图３．１、图３．２可知，合成的间断信号和合成的随机噪声信号的极值点分布??不均匀，其幅值波动较大即都存在特征时间尺度跳跃变化的情况。将这两种合成??信号用ＥＭＤ方法进行分解，得到两个系列的ＩＭＦ分量，其分解结果如图３．３和图??３．４所示（图中仅仅展示出前７个ＩＭＦ），其中图３．３表示合成间断信号的分解结果，??图３．４表示合成随机噪声信号的分解结果。??，〇?？?分解产生的丨ＭＦ??４０?０?２?４?６?８?１０?１２?１４?１６?１８?２０??ｉ?皇?ａｍｍｍｍｍａａｈａｍａｍａａｍａａｍｍａ＾ａｍａｍａｍａｍｍ／＾ａｍａａ／ｗｗｗｗｗｗｕ??０?２?４?６?８?１０?１２?１４?１６?１８?２０??Ｔ）?２?４?６?８?１０?１２?１４?１６?１８?２０??Ｉ?＾—；?，??０?２?４?６?８?１０?１２?１４?１６?１８?２０??ｌ．ｎ＾Ｅ?－—ｒ－—一＾、一??—－—ｉ??０?２?４?６?８?１０?１２?１４?１６?１８?２０??＾＿??０?２?４?６?８?１０?１２?１４?１６?１８?２０

【参考文献】：
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本文编号：3518516