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2024-07-13 06:33:08| 来源: 网络整理| 查看: 265

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🔥 内容介绍 1. 绪论

心电图(ECG)信号是反映心脏电活动的生物电信号,广泛应用于临床诊断和治疗。然而,ECG信号很容易受到各种噪声的干扰,如肌电噪声、工频干扰、呼吸噪声等,这些噪声会掩盖ECG信号的特征信息,影响诊断的准确性。因此,ECG信号去噪是ECG信号处理中的一个重要环节。

2. 完备经验模态分解(CEEMDAN)算法

完备经验模态分解(CEEMDAN)算法是一种自适应噪声的完备经验模态分解算法,它可以有效地从ECG信号中分离出噪声分量,同时保留ECG信号的特征信息。CEEMDAN算法的基本思想是:将ECG信号分解为一组本征模态函数(IMF),然后将这些IMF分为信号分量和噪声分量。信号分量包含ECG信号的特征信息,而噪声分量包含各种噪声。

3. CEEMDAN算法的实现步骤

CEEMDAN算法的实现步骤如下:

对ECG信号进行预处理,包括去除基线漂移、滤波等。

将ECG信号分解为一组IMF。

计算每个IMF的能量。

将能量较低的IMF作为噪声分量,将能量较高的IMF作为信号分量。

重构ECG信号,即用信号分量之和来代替原始ECG信号。

4. CEEMDAN算法的性能评价

CEEMDAN算法的性能评价通常使用信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)两个指标。SNR是指信号分量与噪声分量的功率比,RMSE是指重构ECG信号与原始ECG信号之间的误差。

📣 部分代码 %% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行​%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%% 划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);​%% 数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test = ind2vec(T_test ); ⛳️ 运行结果

5. CEEMDAN算法在ECG信号去噪中的应用

CEEMDAN算法已经成功地应用于ECG信号去噪。实验结果表明,CEEMDAN算法可以有效地从ECG信号中分离出噪声分量,同时保留ECG信号的特征信息。CEEMDAN算法的去噪性能优于传统的滤波方法,如小波变换、卡尔曼滤波等。

6. 结论

CEEMDAN算法是一种自适应噪声的完备经验模态分解算法,它可以有效地从ECG信号中分离出噪声分量,同时保留ECG信号的特征信息。CEEMDAN算法的去噪性能优于传统的滤波方法,如小波变换、卡尔曼滤波等。CEEMDAN算法已经成功地应用于ECG信号去噪,并取得了良好的效果。

🔗 参考文献

[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, 22(12):41-49.

[2] 李鑫,王双银,黄毓林,等.基于两阶段分解策略的月径流模拟模型研究[J].水电能源科学, 2023(009):041.

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