心電信號是最早應用于臨床醫(yī)學研究的生物電信號之一,也是人體中一種重要的生理信號,可以綜合反映出人體的健康狀態(tài),同時也對心血管疾病的診斷與預防具有重要的意義。但是,在運用醫(yī)療設備進行心電信號采集時,往往伴隨著噪聲干擾。因此,在實際應用中如何提取到純凈的心電信號是一個亟需解決的問題。為更好解決上述的問題,使采集到的心電信號能夠得到更準確的使用,本文研究出一種基于CEEMD的定量自適應ECG去噪方法。該方法是在對EMD及其優(yōu)化方法的深入研究的基礎上提出來的。首先,將原始信號經(jīng)過CEEMD方法進行有效分解,最終獲得一系列IMF分量。針對IMF分量,本文采用分域的原則分別進行處理。運用相關性分析計算出原始信號與各個IMF分量之間的相關度,進而去獲得噪聲域和信號域間的分界點。再在信號域中依據(jù)能量優(yōu)先的原則和噪聲域中依據(jù)低頻優(yōu)先原則進行有效模態(tài)函數(shù)選擇。最后,依據(jù)互信息的計算設置對應的相關性閾值,通過相關性閾值的設置將選擇的有效模態(tài)函數(shù)進行重構即可得到最終去噪信號。本文提出的ECG去噪方法中,各個參數(shù)都可以定量自適應的計算出,避免先驗性知識的需要,極大提高去噪方法的準確性和自適應性。另外,在針對一部... 

【文章來源】：合肥工業(yè)大學安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：87 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．２多種噪聲干擾的２０３號心電信號??Ｆｉｇ?１．２?Ｔｈｅ?Ｎｏ．２０３?ＥＣＧ?ｓｉｇｎａｌ?ｗｉｔｈ?ｍｕｌｔｉｐｌｅ?ｎｏｉｓｅ?ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｓ??

ｎ?（３．１）??［ｘ２?＝?０．２ｓｉｎ（２Ｔｉｔ?—－）??合成的間斷信號及３個信號成分的波形表示如圖３．１所示。在圖３．１中圖形排??列從上到下依次為合成的間斷信號，兩個正弦信號和間斷干擾信號。??？?Ｃ?０２?０＾?〇�。�?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??．??

圖３．２合成的隨機噪聲信號及包含的信號成分??Ｆｉｇ．?３．２?Ｔｈｅ?ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅｄ?ｒａｎｄｏｍ?ｎｏｉｓｅ?ｓｉｇｎａｌ?ａｎｄ?ｉｔｓ?ｓｉｇｎａｌ?ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ??從圖３．１、圖３．２可知，合成的間斷信號和合成的隨機噪聲信號的極值點分布??不均勻，其幅值波動較大即都存在特征時間尺度跳躍變化的情況。將這兩種合成??信號用ＥＭＤ方法進行分解，得到兩個系列的ＩＭＦ分量，其分解結果如圖３．３和圖??３．４所示（圖中僅僅展示出前７個ＩＭＦ），其中圖３．３表示合成間斷信號的分解結果，??圖３．４表示合成隨機噪聲信號的分解結果。??，〇?？?分解產(chǎn)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

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3518516