【摘 要】
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采用经验模态分解的方法,解决心电信号基线漂移时的最优分解层数问题,通过合理选择EMD分解层数来改进基线漂移的去除方法。借助Matlab的工具箱,对MIT-BIH心律失常数据库中较
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采用经验模态分解的方法,解决心电信号基线漂移时的最优分解层数问题,通过合理选择EMD分解层数来改进基线漂移的去除方法。借助Matlab的工具箱,对MIT-BIH心律失常数据库中较为洁净的心电数据段,人为叠加心电常见噪声信号以产生实验仿真信号,将所构建的仿真信号经EMD（经验模态分解）分解后,将分解所得的残余项去除,从而实现心电信号的基线漂移去除。对比不同分解层数下基线漂移去除的效果,可看到EMD层数越大,残余项所在层的基线漂移特征越加明显。最后对数据库中受到严重基线漂移干扰的109号心电数据段进行基线漂移
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