基于CEEMDAN和小波熵的心音信号去噪算法研究

摘要：

针对传统心音去噪算法可能丢失部分重要心音信息问题,提出了 一种自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)和小波熵结合的心音信号去噪算法.算法通过CEEMDAN将心音信号自适应分解成多个本征模态函数(IMFs),基于各阶本征模态的能量分析判别信噪分界点,对含噪IMF分量采用小波熵自适应阈值去噪后,与信号IMF分量重构,得到去噪后的心音信号.仿真结果显示,在不同信噪比条件下,上述算法均能明显提高心音信号的信噪比,降低均方根误差,优于其它传统去噪算法,具有良好地抑制噪声能力.

关键词：自适应噪声完备经验模态分解、小波熵、心音信号、噪声

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;山东省重点研发计划

在线出版日期：2023-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：321-325,419