【摘 要】
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集合经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法在去除心电信号噪声时,噪声本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF)分量难以选择且将噪声分量直接去
【基金项目】
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山西省自然科学基金(2015011041)资助项目
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集合经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法在去除心电信号噪声时,噪声本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF)分量难以选择且将噪声分量直接去掉会导致信号失真。针对上述问题,提出了一种基于EEMD的自适应阈值算法。首先对含噪心电图(Electrocardiogram,ECG)数据进行EEMD分解,得到IMF,根据马氏距离进行信号IMF分量和噪声IMF分量的判定,然后通过果蝇优化算法确定噪声IMF的阈值,将经过阈值去噪的新的分量和剩余分量重构得到去噪后的ECG。最后,使用MIT-BIH数据库中的心电数据进行实验,实验结果表明,该方法在去噪同时能够较好地保留信号细节。
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