期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
Li Guoquan;Li Bilu;Lin Jinzhao;Huang Zhengwen;Pang Yu(School of Communication and Information Engineering,Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065,China;Department of Electronic and Computer Engineering,Brunei University London,London,UB83PH,UK;Key Laboratory of Photoelectric Information Sensing and Transmission Technology,Chongqing 400065,China)
机构地区:[1]重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065 [2]光电信息感测与传输技术重点实验室,伦敦UB83PH [3]布鲁内尔大学电子与计算机工程系,重庆400065
基 金:国家自然科学基金(61671091,61971079);重庆市自然科学基金面上项目(cstc2019jcyj-msxmX0666);重庆市重点产业共性关键技术创新专项重点研发项目(cstc2017zdcy-zdyfX0011)资助。
年 份:2020
期 号:4
起止页码:156-166
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊
摘 要:基线漂移严重影响心电信号的特征提取和识别,而矫正方法的效果决定了医疗诊断的准确性。提出了一种基于经验小波变换和分段多项式拟合理论的心电信号基线矫正算法。利用经验小波变换自适应分割心电信号频谱,在分割区间上构造合适的小波窗提取具有紧支撑的经验模态分量,并重构剔除基漂分量后的经验模态分量,再进行多项式分段拟合来去除残留基线漂移。对同一心电信号的测试结果表明,提出算法相对于对原始经验小波变换算法信噪比改进超过1.9 dB,在保持较好心电信号形态特征的同时能够有效矫正基线漂移失真。
关 键 词:心电信号 基线漂移 经验小波变换 分段多项式拟合
分 类 号:TN911.72]
参考文献:
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引证文献:
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同被引文献:
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