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针对心电信号在采集和传输过程中受到各种噪声的干扰影响心电疾病诊断的问题,提出一种基于无损约束降噪自动编码器的心电信号降噪算法。通过构建深层神经网络来学习心电信号的深层特征,利用特征分离心电信号和噪声,实现对心电信号中常见的肌电干扰、基线漂移和电极干扰3种噪声的滤除。实验结果表明,该方法平均输出信噪比高于23.82 dB,平均均方根误差小于0.028。与已有的降噪算法相比,该方法的降噪效果更优,更适用于实际应用。