本文選題：心電信號 + 去噪　； 參考：《智能系統(tǒng)學報》2016年06期

【摘要】：針對心電信號的基線漂移、工頻噪聲、肌電噪聲,本文提出了基于相關(guān)性的小波熵去噪算法。算法首先根據(jù)基線漂移的低頻特性,確定小波分解的層數(shù),置零近似系數(shù),去除基線漂移;再對相鄰尺度的高頻小波系數(shù)進行相關(guān)處理,依據(jù)小波熵自適應地計算全局閾值去除工頻和肌電噪聲;最后將置零的近似系數(shù)和閾值處理后的小波系數(shù)重構(gòu)得到有效信號。該算法能夠在一次小波分解、重構(gòu)的過程中,同時濾除心電信號中的3種主要噪聲。對MIT-BIH數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)的仿真實驗結(jié)果也表明該算法的去噪效果顯著優(yōu)于其他算法。
[Abstract]:This paper presents a wavelet entropy denoising algorithm based on correlation for baseline drift, power frequency noise and electromyoelectric noise of ECG signals.According to the low frequency characteristic of baseline drift, the algorithm firstly determines the number of layers of wavelet decomposition, sets the approximate coefficient of zero-setting, removes the baseline drift, and then carries on the correlation processing to the high frequency wavelet coefficient of adjacent scale.According to wavelet entropy, the global threshold is calculated adaptively to remove power frequency and electromyoelectric noise, and the approximate coefficients of zero setting and wavelet coefficients after threshold processing are reconstructed to obtain effective signals.The algorithm can filter three kinds of main noises in ECG signal simultaneously in the process of wavelet decomposition and reconstruction.The simulation results of MIT-BIH database data and simulation data also show that the denoising effect of this algorithm is better than that of other algorithms.
【作者單位】： 中國科學院半導體研究所;中國科學院腦科學與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心;
【基金】：中國科學院戰(zhàn)略性先導專項(xdb02080002);中國科學院國防實驗室基金項目(CXJJ-16S076) 青年自然科學基金項目(61401423)
【分類號】：R540.4;TN911.7

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本文編號：1760414