改进的经验模态分解法去除脉搏波基线漂移

脉搏波信号中含有丰富的人体生理病理信息,然而基线漂移的存在严重影响人体生理参数的准确提取,需要予以去除。针对传统经验模态分解（EMD）方法在去除基线漂移时,通过经验来确定基线漂移信号所在的固有模态函数阶数,导致去噪性能下降。根据EMD分解过程中固有模态函数的特性,提出基于过零率检测的方法进行算法改进,通过计算每阶固有模态函数的总过零率,设定阈值来确定基线漂移阶数。仿真实验结果表明：该改进算法科学严谨,能够有效地去除脉搏波基线漂移,提高了信噪比,有利于提高基于光电容积脉搏波提取血压、血氧等人体生理参数的精度。