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AN-CEEMD算法对心电信号中肌电干扰的降噪研究 被引量：2
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作者 张长胜 田长平 +5 位作者 赵振刚 张家洪 陈玮 彭玮 李川 李英娜 《昆明理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第6期60-66,共7页
针对高频肌电噪声、低频基线漂移及工频干扰等噪声对心电信号分析诊断的影响问题,本文使用基于自适应噪声的完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,AN-CEEMD)方法,在EEMD基础上自... 针对高频肌电噪声、低频基线漂移及工频干扰等噪声对心电信号分析诊断的影响问题,本文使用基于自适应噪声的完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,AN-CEEMD)方法,在EEMD基础上自适应地添加正负成对的辅助白噪声,将信号分解成多个从高频到低频的本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs),然后对IMF分量进行集总平均运算,从而降低了重构误差带来的影响.实验结果表明:AN-CEEMD算法对于心电信号中高频肌电干扰的降噪效果较好,能够有效提高信噪比(Signal Noise Ratio,SNR)和相关系数(Correlation Coefficient,R).相对于传统的小波方法,AN-CEEMD算法优势明显;对比EMD算法,降噪后的SNR平均提高了2.32%,得到的R值平均提高了2.34%;对比EEMD方法,SNR平均提高了1.20%,R值平均提高了1.04%. 展开更多
关键词 心电信号 肌电噪声 an-ceemd SNR
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