【摘要】：針對ECG信號(hào)的非線性和非平穩(wěn)性,利用不同經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的小波軟閾值方法對其進(jìn)行降噪處理.根據(jù)希爾伯特-黃(Hilbert-Huang)變換提出的一系列的EMD算法,有EMD、EEMD、CEEMD等.首先,將含高斯白噪聲的ECG信號(hào)分別進(jìn)行EMD、EEMD、CEEMD分解,所得到的固有模態(tài)函數(shù)(IMF)分量是從高頻到低頻排列的,分別舍去前幾層含噪IMF'進(jìn)行重構(gòu)去噪.由于舍去的IMF分量中含有少部分信號(hào)的細(xì)節(jié)信息,然后利用小波軟閾值對前幾層含噪IMF提取細(xì)節(jié)信息得到新的分量,再將剩余分量和新的分量重構(gòu)去噪后的ECG信號(hào).利用去噪信號(hào)圖和不同性能指標(biāo)驗(yàn)證了不同方法的有效性,得出了基于CEEMD的小波軟閾值ECG降噪效果最佳.最后,用上述方法對MIT-BIH心電噪聲庫信號(hào)進(jìn)行去噪處理,其結(jié)果與仿真實(shí)驗(yàn)相吻合.
[Abstract]:Aiming at the nonlinearity and nonstationarity of ECG signal, the wavelet soft threshold method based on different empirical mode decomposition is used to reduce the noise. According to the Hilbert-Huang transform, a series of EMD algorithms are proposed, such as EMD,EEMD,CEEMD and so on. Firstly, the ECG signal with Gao Si white noise is decomposed by EMD,EEMD,CEEMD, and the (IMF) component of the inherent mode function is arranged from high frequency to low frequency, and the first layers of noisy IMF' are reconstructed and de-noised. Because the reduced IMF component contains the detail information of a small part of the signal, the wavelet soft threshold is used to extract the detail information from the previous layers of noisy IMF to obtain the new component, and then the residual component and the new component are reconstructed to the de-noised ECG signal. The effectiveness of different methods is verified by using denoising signal diagram and different performance indexes, and the best denoising effect of wavelet soft threshold ECG based on CEEMD is obtained. Finally, the MIT-BIH ECG noise database signal is de-noised by the above method, and the results are in good agreement with the simulation experiment.
【作者單位】： 中北大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61275120)
【分類號(hào)】：TN911.7;R540.41

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8 ;[J];;年期

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本文編號(hào)：2286817