EEMD结合小波阈值的光电容积脉搏波信号降噪

为了研究脉搏波信号降噪的问题,文章提出了一种集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)与小波阈值相结合的降噪方法,对采集到的光电容积脉搏波信号来做降噪处理,同时和EMD结合小波阈值降噪算法进行比较。算法首先把信号做EEMD的分解,将原始信号分解为n个模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),然后对这些分量做相干性的计算,对其中的噪声分量来做小波阈值降噪,最后将信号重构。原始信号在STM32平台上采用MAX30100传感器测得。实验结果表明:本文的方法能够很好地剔除光电容积脉搏波中包含高频噪声与基线漂移的各种噪声,降噪后信噪比为34.09,均方根误差为1.99。提高了PPG信号的质量,为光电容积脉搏波信号的准确测量提供了新的思路。