基于不同经验模态分解的小波软阈值ECG去噪研究

被引：28

作者：

赫彬

白艳萍

张雅婷

机构：

[1] 中北大学理学院

来源：

数学的实践与认识 | 2016年 / 46卷 / 06期

关键词：

经验模态分解; 固有模态函数; 小波软阈值; ECG信号; 去噪;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN911.7 [信号处理]; R540.41 [];

学科分类号：

081002 [信号与信息处理];

摘要：

针对ECG信号的非线性和非平稳性,利用不同经验模态分解的小波软阈值方法对其进行降噪处理.根据希尔伯特-黄(Hilbert-Huang)变换提出的一系列的EMD算法,有EMD、EEMD、CEEMD等.首先,将含高斯白噪声的ECG信号分别进行EMD、EEMD、CEEMD分解,所得到的固有模态函数(IMF)分量是从高频到低频排列的,分别舍去前几层含噪IMF'进行重构去噪.由于舍去的IMF分量中含有少部分信号的细节信息,然后利用小波软阈值对前几层含噪IMF提取细节信息得到新的分量,再将剩余分量和新的分量重构去噪后的ECG信号.利用去噪信号图和不同性能指标验证了不同方法的有效性,得出了基于CEEMD的小波软阈值ECG降噪效果最佳.最后,用上述方法对MIT-BIH心电噪声库信号进行去噪处理,其结果与仿真实验相吻合.

引用

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页数：9

共 11 条

[1]

ECG signal denoising and baseline wander correction based on the empirical mode decomposition.[J].Manuel Blanco-Velasco;Binwei Weng;Kenneth E. Barner.Computers in Biology and Medicine.2007, 1

[2]

The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis [J].