【摘 要】
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ECG信号是当前移动健康监护的一个常规生物电信号,在该信号采集过程中,常规的硬件放大电路会引入噪声,影响了信号的特征分析。针对ECG信号采集中的噪声消除问题,提出一种基于
【机 构】
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宁夏大学信息工程学院,北方民族大学电气信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61461001);宁夏自然科学基金项目(NZ17050);宁夏自然科学基金项目(NZ17104);北方民族大学智能感知及控制校级重点实验室资助项目~~
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ECG信号是当前移动健康监护的一个常规生物电信号,在该信号采集过程中,常规的硬件放大电路会引入噪声,影响了信号的特征分析。针对ECG信号采集中的噪声消除问题,提出一种基于贝叶斯小波分析的去噪算法。首先对ECG信号进行小波分解,再通过贝叶斯算法重新计算最佳小波系数阈值和加权系数,最终实现ECG信号的去噪和重构。实验结果表明:该算法能够较好地消除ECG信号的噪声,在保留较多信号细节的同时减少了信号失真。相对于小波软阈值和硬阈值算法,该算法的MSE为0.287 1,PSNR值为53.550 7,明显优于前者,具有较高的实际使用价值。
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