AN-CEEMD算法对心电信号中肌电干扰的降噪研究

发布时间：2021-05-15 03:44

　　针对高频肌电噪声、低频基线漂移及工频干扰等噪声对心电信号分析诊断的影响问题,本文使用基于自适应噪声的完备集合经验模态分解（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,AN-CEEMD）方法,在EEMD基础上自适应地添加正负成对的辅助白噪声,将信号分解成多个从高频到低频的本征模态函数（Intrinsic Mode Functions,IMFs）,然后对IMF分量进行集总平均运算,从而降低了重构误差带来的影响.实验结果表明:AN-CEEMD算法对于心电信号中高频肌电干扰的降噪效果较好,能够有效提高信噪比（Signal Noise Ratio,SNR）和相关系数（Correlation Coefficient,R）.相对于传统的小波方法,AN-CEEMD算法优势明显;对比EMD算法,降噪后的SNR平均提高了2.32%,得到的R值平均提高了2.34%;对比EEMD方法,SNR平均提高了1.20%,R值平均提高了1.04%. 

【文章来源】：昆明理工大学学报(自然科学版). 2020,45(06)北大核心

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
0 引 言
1 AN-CEEMD算法
2 高频肌电干扰的去除
    2.1 R波检测
    2.2 QRS波提取
    2.3 确定噪声的阶数
    2.4 信号的重构
3 实验与结果分析
    3.1 评价标准
    3.2 实验结果
4 结 论



本文编号：3186881