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针对经验模态分解(EMD)算法存在的模态混叠问题和集合经验模态分解(EEMD)算法实时性不足的缺点,采用EMD与小波分析相结合的EWT算法,对ECG信号的频谱自适应分割,在分割区间上构建小波滤波器组,提取具有紧支撑的单分量成分,剔除直流分量和噪声余项,并将其余分量重构。实验数据来自MIT-BIH数据库中真实的心电图(ECG)信号,仿真结果表明,该算法能有效去除ECG信号中的基线漂移和工频干扰,信噪比(SNR)、均方根误差(RMSE)和自相关系数(AC)优于其他两种自适应算法EMD和EEMD;算法整体运行时间小于1 s,满足了心电监测的实时性与准确性要求。 相似文献
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