基于经验模态分解联合小波阈值的自适应心电信号基线漂移噪声去除

摘要

基线漂移(BW)是一种由于人体呼吸、肌肉收缩、电极与接触面接触不稳定等原因所产生的噪声,常对心电图(ECG)设备的信号采集造成干扰.为了更好的去除ECG检测设备在采集ECG信号的过程中所产生的基线漂移(BW)噪声,该文提出一种基于经验模态分解联合小波阈值(EMD-WT)的方法来去除BW噪声,该方法可根据经验模态分解(EMD)获得的固有模态分量组(IMFs)来自适应确定噪声主导的IMFs分量,再结合小波阈值(WT)方法对信号进行去噪.研究结果表明,所提EMD-WT方法不仅在ECG的BW噪声去除方面具创新性以及优越性,同时对比去噪前后定量分析结果,该方法具有较低的均方误差(MSE),百分比均方根差(PRD),以及较高的相关系数(R).