本文關鍵詞：基于集合經驗模態(tài)分解和小波收縮算法的自適應心電信號去噪問題研究

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【摘要】：本文將集合經驗模態(tài)分解(EEMD)與小波軟閾值去噪算法相結合,提出了一種新的心電圖信號去噪EEMD-WS算法.算法首先對信號進行EEMD分解得到有限個固有模態(tài)函數(IMF);其次,根據實際含噪心電信號中各成分的特性,將所有IMF分為低階含噪、中階有用信號和高階含基線漂移三類,對于低階含噪IMF利用IMF能量變化分界點自適應地確定含噪IMF個數,隨后對其利用小波收縮算法中的啟發(fā)式軟閾值選擇算法進行去噪;對于高階含基線漂移IMF根據其自身是否包含周期信息自適應地判斷并去除與基線漂移關系密切的IMF.最后通過將濾除噪聲的低階IMF、中階有用信號重構達到抑制噪聲和去除基線漂移的目的.仿真信號和MIT-BIH心電數據庫真實心電信號實驗顯示,EEMD-WS算法不僅能夠克服小波去噪算法不能去除基線漂移的不足,而且能夠比常用的EMD-WS算法更好地提高消噪效果,總體去噪性能優(yōu)于傳統(tǒng)算法.
【作者單位】： 魯東大學數學與統(tǒng)計科學學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(11001116,A010804) 山東省高等學�？萍加媱濏椖�(J09LA51) 魯東大學創(chuàng)新團隊建設項目(08-CXB005)
【分類號】：TN911.4
【正文快照】： 0引言心電圖(Electrocardiogram,ECG)是利用測量電極從體表不同部位采集電位變化經過放大顯示或描記成的連續(xù)變化曲線.臨床心電信號是一種非線性、非平穩(wěn)的弱信號,正常ECG信號由P、QRS、T等主要波段組成(如圖la所示),頻率范圍在0.05-100Hz,幅值為mV(毫伏)級,而且90%的ECG頻譜

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本文編號：1261807