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提出一种基于Hilbert-Huang变换的ECG消噪方法,该方法对含噪ECG进行经验模态分解,对分解后的IMF进行Hilbert频谱分析,然后根据ECG信号噪声特点对三种主要噪声分别消噪.工频干扰和高频噪声主要存在于ECG的低阶IMF中,而基线漂移主要存在于ECG的高阶IMF中,对低阶IMF采用基于自适应阈值的形态学滤波方法进行消噪,对高阶IMF采用平滑滤波法进行基线漂移估计.仿真实验和实际应用结果表明该方法优于小波消噪法,不仅对三种主要噪声具有较好的抑制作用,还能很好的保留ECG波形特征. 相似文献
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心电图(ECG)是识别房颤的主要依据。但是在ECG信号中存在各种噪声干扰,可能导致ECG波段无法识别或者失真,影响医务人员的诊断。因此需要采用一定的技术和方法去除各种噪声干扰。文章采用小波阈值降噪中的软阈值算法对ECG进行处理,选择采用db4小波对含噪声心电信号进行小波分解,实现对ECG信号的去噪处理。 相似文献
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实测心电(ECG)信号通常被多种因素干扰,尤其是肌电干扰的去除存在较大困难。本文提出一种结合经验模态分解法(EMD)与主成分分析(PCA)的消噪算法来去除ECG信号的肌电干扰。解决了通常采用小波算法和EMD等方法会导致ECG信号产生振荡和丢失有用信息的难题。本研究利用PCA对含噪信号经EMD分解后的内蕴模态函数(IMF)进行去噪处理,通过对MIT-BIH心电数据进行仿真,以及定性分析了信噪比(SNR)和均方误差(MSE)。结果表明,ECG信号中的肌电干扰被有效去除,所提方法的消噪效果整体上优于小波去噪算法和EMD消噪算法,是一种有效的消噪方法。 相似文献
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《电光与控制》2015,(8)
为减少动态环境下半球谐振陀螺输出信号噪声,提高惯导系统精度,提出了一种基于提升小波变换(LWT)的滤波算法。将信号经小波变换提升算法进行尺度分解后,对低频小波系数进行前向线性预测(FLP)滤波,进一步去除低频干扰,提取有用信号,高频小波系数直接置零或按照一定阈值规则处理,显著提高了重构信号的精度,去除了陀螺噪声。详细对比了新算法、卡尔曼滤波算法和FLP滤波算法,并分析了三者的去噪效果。仿真结果和实际试验数据表明:新算法能有效抑制动态环境下半球谐振陀螺输出噪声,标准差为卡尔曼滤波算法的一半,运算时间缩短了30%;该滤波算法不但速度快,精度高,而且计算量小,抗干扰性好,滤波后可以有效跟踪有用信号。 相似文献
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《现代电子技术》2018,(7)
提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与小波阈值的ECG信号去噪新算法。首先对含噪ECG信号进行CEEMDAN分解,得到从高频到低频排序的各个IMF分量,利用自相关法对各IMF分量进行分析,找出以随机噪声为主的高频IMF分量并进行小波阈值去噪;然后统计包括余量在内所有IMF分量的过零率,过零率小于1.5的IMF分量即为基线漂移信号,直接剔除;最后将经过小波阈值去噪的IMF分量与剔除基线漂移之后的其他IMF分量一起进行合并重构,实现ECG信号的去噪和基线校正。用所提算法对MIT-BIH心电数据库中的ECG信号进行去噪处理,结果表明ECG信号中的随机噪声得到很好的抑制,同时获得了良好的基线漂移校正效果。 相似文献
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针对低信噪比超宽带信号的消噪问题,提出一种改进的基于经验模式分解(EMD)的消噪算法.该算法首先对含噪信号进行EMD分解,得到多个固有模态函数(IMF)分量,然后选取高阶IMF重构原信号,达到消噪的目的.针对对UWB信号的IMF重构过程中阶数阈值难以确定的问题,通过数值仿真的方法,得到信号分量和噪声分量在不同阶IMF上的能量分布特性;在对所得特性进行分析的基础上,设计了一种数据自适应的阶数阈值选取算法,解决了EMD消噪中的阶数阈值选取问题.仿真结果表明,EMD消噪算法能够在较低信噪比下提供平均10 dB的信噪比增益,可以有效地对超宽带信号进行消噪. 相似文献