由于偽運動和靜脈噪聲等因素的干擾,脈搏波在采集的過程中會產(chǎn)生高頻噪聲以及一定量的漂移。利用EMD方法把原始含噪脈搏波信號分解為若干個IMF分量。把每個IMF分量的相關(guān)系數(shù)值、Hilbert瞬時頻率值、Hilbert幅值組成分值函數(shù)。提出分值均前比的概念作為動態(tài)閾值來避免人為因素的干擾。利用動態(tài)閾值對比分值函數(shù)的大小來對EMD分解出的IMF分量進行篩選,從而達到對脈搏波去除噪聲和漂移的效果。利用粒子群優(yōu)化算法計算最優(yōu)分值函數(shù)構(gòu)成使得去噪后的脈搏波均方誤差根最小、信噪比值最大,即去噪效果最好。仿照真實采集到的脈搏波中可能出現(xiàn)的噪聲對仿真出的脈搏波加上高頻噪聲和一定位移的漂移。利用本文提出的改進EMD方法、小波分析方法、EMD方法對不同長度時間窗口的仿真脈搏波數(shù)據(jù)進行去噪處理。根據(jù)信噪比、均方根誤差值可知本文提出的改進EMD方法明顯優(yōu)于小波分析和EMD方法去噪。利用本文提出的改進EMD方法對真實采集到的脈搏波數(shù)據(jù)進行處理,對比去噪后的脈搏波圖形可知原始信號中的高頻噪聲和漂移已經(jīng)去除。通過上述步驟去除脈搏波中的噪聲和漂移后,下面采用C-C算法確定相空間重構(gòu)中的延遲時間和嵌入維數(shù)值把一維脈搏波擴... 

【文章來源】：華北電力大學(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：51 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１本文算法流程??

硯A種EM刃方法和改進E燦幻的信噪比

R種印D方法和改進EMD的均方根誤差


本文編號：3219997