一种用CEEMDAN和排列熵去除脉搏信号噪声的方法

摘要

为去除脉搏信号中的噪声,提出了一种将自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和排列熵(permutation entropy,PE)相结合的方法。首先由HK-2000C脉搏信号传感器采集信号,对采集的脉搏信号用CEEMDAN得到一系列的本征模态分量(intrinsic mode function,IMF);然后计算各个本征模态分量的排列熵值,根据排列熵值选定阈值,确定并处理代表噪声的本征模态分量;最后对处理后的模态分量进行重构,从而消除脉搏信号中的噪声。实验结果表明,与经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)去噪方法和集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)去噪方法相比,所提方法对脉搏信号去噪的效果更好。