【摘 要】
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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
【机 构】
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内蒙古自治区人民医院医学工程处 内蒙古 呼和浩特 010020 内蒙古医科大学计算机信息学院 内蒙
【出 处】
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中国医学装备大会暨2021医学装备展览会
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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).
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