基于EMD与IMF分量统计特性的ECG去噪

摘要

经验模式分解(EMD)域内心电(ECG)信号的去噪,通常为基于QRS特征波经验性识别固有模态函数(IMF)分量并重建ECG信号.由于该方法引入个人误差,因此识别不准确.针对此问题,本文提出利用EMD与IMF分量统计特性对ECG信号进行去噪.本方法首先对含噪ECG信号进行EMD分解得到一系列IMF分量,然后利用IMF分量的统计特性识别IMF分量属性,并采用被识别为ECG信号的IMF分量重建ECG信号.该识别方法基于统计学方法,具有统计学和现实物理意义.将本方法应用于真实ECG信号去噪处理中,结果表明,本方法可有效去除ECG信号基线漂移噪声与肌电干扰噪声,去噪效果优于经验法.