基于改进EEMD的心电信号基线漂移消除方法
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林金朝(1966-),男,博士,教授,研究方向:无线通信、数字医疗系统及其交叉领域,E-mail:linjz@cqupt.edu.cn;柏桐(1987-),博士研究生,研究方向:无线自组织网络、体域网;刘乐乐(1991-),硕士研究生,研究方向:生命体征信号处理;王慧倩(1988-),女,博士,讲师,研究方向:医学图像处理;李国权(1980-),男,博士,副教授,研究方向:BAN网络及信息处理技术;庞宇(1978-),男,博士,教授,研究方向:信号处理。

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国家自然科学基金(61671091,61471075)资助项目。


A Method for Removing Baseline Drift in ECG Signal Based on Improved EEMD
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    摘要:

    针对传统方法滤波效果不佳的问题,本文提出了基于改进集合经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的消除心电信号基线漂移方法。该方法克服了经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)模态混叠的问题,并对EEMD方法存在的问题和不足进行改进,建立集合经验模态分解方法中加入辅助白噪声大小的可依据准则,从而确定加入的辅助白噪声大小以及集合平均次数这两个重要参数。它从含噪心电信号中提取基线漂移信号,然后重构其余本征模函数(Intrinsic mode function,IMF)分量得到"干净"的心电信号,为后续的研究提供前提。经实验验证表明:相较于传统方法,这种方法能够提高信噪比、降低均方差、保持特征波形、去噪更加彻底,很好地解决了心电信号低频成分损失的问题。

    Abstract:

    A method to eliminate baseline drift of ECG signal based on improved ensemble empirical mode decomposition is proposed for the disadvantage of poor filtering in traditional method. The method can weaken the mode mixing of empirical mode decomposition, and make up for the shortcomings of EEMD. It establishes the criterion for adding auxiliary white noise in EEMD method, and then determines the two important parameters,i.e., the magnitude of auxiliary white noise and the ensemble times. The method extracts the baseline drift signal from the noisy signal and then reconstructs intrinsic mode function to obtain the "clean" ECG signal, which provides a prerequisite for subsequent research. The experimental results show that the de-noising method, compared with the traditional method, can improve the SNR, reduce root mean square error, keep the characteristic of the waveform, and solve the problem of low frequency component loss.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

林金朝, 刘乐乐, 李国权, 柏桐, 王慧倩, 庞宇.基于改进EEMD的心电信号基线漂移消除方法[J].数据采集与处理,2018,33(5):880-890

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  • 收稿日期:2017-04-18
  • 最后修改日期:2017-06-30
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  • 在线发布日期: 2018-10-29