联合CEEMD及AFSA优化小波阈值的心音信号去噪研究 |
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引用本文: | 周克良,郭春燕.联合CEEMD及AFSA优化小波阈值的心音信号去噪研究[J].制造业自动化,2023(1):207-211+220. |
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作者姓名: | 周克良 郭春燕 |
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作者单位: | 江西理工大学电气工程与自动化学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(61363011);;江西省自然科学基金(20151BAB207024); |
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摘 要: | 心音是诊断身体健康的重要生理信号,为有效降低心音信号的噪声,提出一种联合互补总体经验模态分解(CEEMD)及AFSA优化小波阈值去噪相结合的方法。即先将不同频率范围的心音信号通过CEEMD进行分解,然后选取高频部分的IMF分量使用人工鱼群(ArtificialFish-SwarmAlgorithm,AFSA)优化小波阈值算法进行去噪,最后将去噪后的信号与分解的低频IMF信号进行重构得到去噪后的心音信号。将联合CEEMD及AFSA优化小波阈值去噪算法与传统的CEEMD算法、小波阈值去噪算法进行仿真对比。实验结果表明,联合去噪算法在去除心音信号噪声方面效果最好。
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关 键 词: | 心音信号 互补总体经验模态分解法(CEEMD) 小波阈值去噪 人工鱼群算法 |
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