典型文献
CEEMDAN-小波包联合算法在ECG中的降噪应用
文献摘要：
针对心电信号采集过程中存在的多种噪声干扰,提出了一种完备的自适应噪声经验模态分解(CEEMDAN)和小波包联合去噪算法.该方法首先通过CEEMDAN分解含噪心电信号得到一组固有模态分量函数(IMF),之后计算每个IMF与原心电信号的相关系数,绘制出IMF分量的频谱图.将相关系数和IMF频谱图相结合来筛选出含噪明显的本征模态分量,对高频含噪分量进行小波包阈值去噪处理,对低频含有基线漂移的分量用中值滤波器滤除,最后将信号重构得到去噪后的信号.以MIT-BIH心律失常数据库的数据为实验样本,分别应用现有的四种算法和该算法做去噪处理,结果表明经该算法处理过的信号信噪比更高,均方根误差更小,降噪效果更佳.
文献关键词：
CEEMDAN;小波包变换;ECG信号;相关系数;阈值去噪
中图分类号：
作者姓名：
蔡俊;张翔风
作者机构：
安徽理工大学 电气与信息工程学院,安徽 淮南232001
文献出处：
引用格式：
[1]蔡俊;张翔风-.CEEMDAN-小波包联合算法在ECG中的降噪应用)[J].黑龙江工业学院学报（综合版）,2022(12):41-49
A类：
B类：
CEEMDAN,联合算法,ECG,心电信号采集,采集过程,噪声干扰,自适应噪声,经验模态分解,联合去噪,去噪算法,固有模态分量,IMF,频谱图,将相,本征模态分量,阈值去噪,去噪处理,基线漂移,中值滤波器,滤除,信号重构,MIT,BIH,心律失常,明经,降噪效果,小波包变换
AB值：
0.310524
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