应用经验模式分解去除近红外光的运动伪迹

摘要

针对近红外光谱(NIRS)技术对运动十分敏感和运动伪迹会严重影响后续分析处理结果这一问题,提出了一种利用经验模式分解去除运动伪迹的方法(EMD-MAR).首先计算NIRS信号的移动标准偏差,根据其概率分布特性自动选取阈值和确定运动伪迹范围,然后利用经验模式分解(EMD)将信号分解成多个固有模式,对在运动伪迹范围具有明显异常的固有模式置0来消除运动伪迹,最后将处理后的固有模式加和得到校正后的信号.仿真与实测结果表明,EMD-MAR方法可有效检测和消除NIRS测量中常见的基线漂移、瞬时脉冲以及短暂低频振荡3种运动伪迹,并且极大提高了运动伪迹的自动检测程度,利用经验模式分解可以在去除运动伪迹的同时有效保留NIRS信号中的生理信息,为NIRS信号预处理提供了一种有效手段.