基于ICEEMDAN与小波包分解的脉搏信号联合去噪
针对脉搏信号非线性、非平稳,且难以去噪的问题,提出了一种基于改进的自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)与小波包分解(WPD)相结合的联合去噪方法,对采集的脉搏信号进行去噪处理.首先对噪声信号进行ICEEMDAN模态分解,产生一系列的固有模态函数(IMF),再将这些IMF分量分别与原信号进行相关系数的计算,比较相关系数的值,然后进行信号的重组,最后对重组后的信号进行小波包分解,提取得到降噪后的脉搏信号.利用仿真数据、实际采集的脉搏信号进行实验分析,将该方法与集合经验模态分解(EEMD)进行了对比,并比较了这两种方法的信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE).实验结果表明:基于ICEEMDAN-WPD的联合去噪方法能更有效地去除噪声,并更好地保留脉搏信号的特征.
脉搏信号、改进的自适应噪声集合经验模态分解、小波包分解、相关系数、联合去噪
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R318;TN911.4(医用一般科学)
国家自然科学基金;国家自然科学基金;云南大学研究生实践创新项目
2023-01-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
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