【摘 要】
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集合经验模态分解(EEMD)结合区间阈值在心电信号(ECG)降噪上取得了较好的效果,但存在降噪后信号在某些点不连续的情况.针对该问题,提出了自适应噪声的完备集合经验模态分解(C
【机 构】
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东软集团股份有限公司 研究院,沈阳110179东北大学 计算机科学与工程学院,沈阳110819;
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集合经验模态分解(EEMD)结合区间阈值在心电信号(ECG)降噪上取得了较好的效果,但存在降噪后信号在某些点不连续的情况.针对该问题,提出了自适应噪声的完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与改进区间阈值相结合的方法.首先使用CEEMDAN对心电信号进行分解,得到本征模态函数;基于得到的本征模态函数,通过合理选择反映信号时域特点的区间阈值,选择对体现信号高频分量的本征模态函数进行处理,实现高频降噪;基于得到的本征模态函数的过零率判断信号的低频特征,实现了基线漂移的去除.通过对真实心电信号的降噪处理结果对比分析,证明本方法相对结合区间阈值的集合经验模态分解减少了产生不连续点的情况,降噪后的信号信噪比更高,误差更小.
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目的：
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