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基于QRS波群独立建模的心电信号降噪方法
文献摘要：
在心电信号(ECG)采集过程中,噪声的干扰将极大地影响心电图信号的分析和处理,为了提取正确的生理信息,需要消除心电图信号中存在的噪声,心电信号中QRS波群包含了大量细节信息,常用去噪方法在消除噪声的同时会模糊QRS波的细节部分.因此,提出一种基于QRS波群独立建模的心电信号降噪方法.为了有更好的降噪效果,将心电信号划分为QRS波群和低频信号两部分,分别建立去噪模型.首先,利用连续小波变换(CWT)峰检测方法提取信号的QRS波群,选择惩罚最小二乘法(PLS)对其进行处理;然后使用分段分类协同滤波方法(SCCS)处理其他部分.当添加的噪声信号为5 dB,10 dB,15 dB,20 dB的高斯白噪声时,去噪后的心电信号的平均信噪比提升为11.46 dB,10.73 dB,9.87 dB,8.53 dB,平均均方根误差为0.0033,0.0014,0.0005,0.00033,平均PRD为15.25,9.26,5.69,3.74.实验数据来源于MIT-BIH心律异常数据库,最后的仿真实验结果表明提出的方法可以对心电信号进行有效去噪.
文献关键词：
心电信号降噪;QRS波群;连续小波变换;分段分类协同滤波;惩罚最小二乘;高斯白噪声
中图分类号：
作者姓名：
李远禄;钱仁飞;刘宝莹;李昆
作者机构：
南京信息工程大学 自动化学院,江苏 南京 210044;南京信息工程大学 江苏大气环境与装备技术协同创新中心,江苏 南京 210044
文献出处：
引用格式：
[1]李远禄;钱仁飞;刘宝莹;李昆-.基于QRS波群独立建模的心电信号降噪方法)[J].现代电子技术,2022(15):51-57
A类：
心电信号降噪,分段分类协同滤波
B类：
QRS,波群,降噪方法,ECG,采集过程,心电图信号,细节信息,用去,去噪方法,消除噪声,降噪效果,频信,去噪模型,连续小波变换,CWT,取信,惩罚最小二乘,PLS,滤波方法,SCCS,噪声信号,dB,高斯白噪声,信噪比提升,PRD,数据来源,MIT,BIH,心律,异常数据
AB值：
0.222162
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