基于VMD-HDNLM的下肢肌电噪声信号处理方法研究

摘要

针对归一化最小均方(NLMS)算法初始滤波效果较差以及非局部均值(NLM)滤波鲁棒性较差的问题,本文提出一种基于变分模态分解(VMD)-豪斯多夫距离非局部均值(HDNLM)滤波改进模型。对于下肢肌电信号中的电力线干扰和高斯白噪声,利用VMD对含噪声信号进行分解,通过HDNLM对分解信号进行滤波,并把滤波输出的信号进行叠加,最后利用信噪比(SNR)和改进的均方根误差(IRMSE)来评价算法的性能。实验结果表明,在16块肌肉肌电信号中,当噪声幅值是0.1~0.2 M时,NLM及其改进NLM(INLM)相对于VMD-HDNLM和NLMS,其平均滤波的效果较好;但是当肌电信号噪声幅值是0.3~0.5 M时,VMD-HDNLM的IRMSE值相对于NLM、NLMS和INLM平均提高0.64%、1.84%、3.11%和13.95%、12.77、11.07%以及1.05%、1.74%、2.85%。与此同时,VMD-HDNLM算法要比NLM、INLM算法取得IRMSE较小值的参数范围更广,其鲁棒性较好,在实际情况中取得较优值的概率更大。