文献类型：期刊文章

作　　者：卢莉蓉[1] 牛晓东[2] 王鉴[3] 李春燕[4]

LU Lirong;NIU Xiaodong;WANG Jian;LI Chunyan(Department of Biomedical Engineering,Changzhi Medical College,Changzhi 046000,China;Department of Basic Medicine,Changzhi Medical College,Changzhi 046000,China;Key Laboratory of Information Detection and Processing,North University of China,Taiyuan 030051,China;Process Technology Research Institute,Shanxi North Machine-Building Co.,Ltd,Taiyuan 030051,China)

机构地区：[1]长治医学院生物医学工程系,山西长治046000 [2]长治医学院基础医学部,山西长治046000 [3]中北大学信息探测与处理山西省重点实验室,山西太原030051 [4]山西北方机械制造有限责任公司工艺技术研究所,山西太原030051

出　　处：《中国医学物理学杂志》

基　　金：国家自然科学基金(61842103);山西省高等学校科技创新项目(2020L0389)。

年　　份：2021

卷　　号：38

期　　号：12

起止页码：1529-1534

语　　种：中文

收录情况：CSCD、CSCD_E2021_2022、JST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：经验模式分解(EMD)域内心电(ECG)信号的去噪,通常为基于QRS特征波经验性识别固有模态函数(IMF)分量并重建ECG信号。由于该方法引入个人误差,因此识别不准确。针对此问题,本文提出利用EMD与IMF分量统计特性对ECG信号进行去噪。本方法首先对含噪ECG信号进行EMD分解得到一系列IMF分量,然后利用IMF分量的统计特性识别IMF分量属性,并采用被识别为ECG信号的IMF分量重建ECG信号。该识别方法基于统计学方法,具有统计学和现实物理意义。将本方法应用于真实ECG信号去噪处理中,结果表明,本方法可有效去除ECG信号基线漂移噪声与肌电干扰噪声,去噪效果优于经验法。

关 键 词：心电信号 去噪 经验模式分解 固有模态函数分量  

分 类 号：R318[生物医学工程类] TN911.7[基础医学类]