基線漂移
- 脈搏波信號(hào)預(yù)處理方法研究
聲干擾,存在基線漂移的情況。因此,脈搏波信號(hào)預(yù)處理聚焦于解決上述兩個(gè)問(wèn)題:高頻噪聲干擾和基線漂移。對(duì)于高頻噪聲的去除,數(shù)字濾波器和小波閾值濾波器由于其使用簡(jiǎn)便、濾波效果較好,算力需求比目前流行的各類(lèi)智能算法小,被廣泛使用[4-8]。但設(shè)計(jì)的數(shù)字濾波器較復(fù)雜時(shí),濾波后的信號(hào)可能會(huì)有一定的失真,需要進(jìn)一步改進(jìn);使用小波閾值濾波器時(shí)許多關(guān)鍵參數(shù)需要人為確定,難以達(dá)到最佳濾波效果,需要進(jìn)一步探討。對(duì)于基線漂移的去除,常采用濾波器去除[9]、小波變換去除[10-11
測(cè)控技術(shù) 2023年7期2023-08-12
- 集成GNSS 和加速度計(jì)的實(shí)時(shí)變形監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研制
速度計(jì)會(huì)受到基線漂移誤差的影響，這些誤差是儀器的傾斜旋轉(zhuǎn)或環(huán)境變化引起[4-5].帶有基線漂移的加速度值經(jīng)過(guò)積分后得到的速度和位移會(huì)明顯偏離真實(shí)的速度和位移[6].不少學(xué)者研究了加速度計(jì)基線漂移校正方法[7-9]，這些方法通常需要外部信息作為參考或延長(zhǎng)觀測(cè)時(shí)間估計(jì)基線漂移，且恢復(fù)的位移結(jié)果仍然存在一定的偏移，很難應(yīng)用于實(shí)時(shí)高精度變形監(jiān)測(cè).對(duì)于GNSS 技術(shù)，實(shí)時(shí)精密單點(diǎn)定位(PPP)技術(shù)因定位精度高、單站作業(yè)、靈活方便，在收斂后可以達(dá)到厘米級(jí)甚至毫米級(jí)的精
全球定位系統(tǒng) 2023年3期2023-07-31
- 基于聚類(lèi)分析的心電信號(hào)基線漂移去除方法
信號(hào)中包含有基線漂移成分。基線漂移是一種低頻信號(hào)，而心電信號(hào)自身也含有十分豐富的低頻成分，基漂漂移會(huì)疊加并掩蓋有用的低頻成分。基線漂移的存在會(huì)對(duì)后續(xù)分析、識(shí)別和診斷在心電信號(hào)(ECG)采集的過(guò)程中，由于被試者的呼吸運(yùn)動(dòng)，測(cè)試電極與人體皮膚之間接觸阻抗變化以及采集設(shè)備性能溫度漂移等因素影響，會(huì)使得產(chǎn)生較大影響，為保證醫(yī)學(xué)診斷的準(zhǔn)確性，基線漂移應(yīng)在心電信號(hào)預(yù)處理中予以消除。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)心電信號(hào)基線漂移的消除提出了很多新方法。林金朝等[1]提出了基于改
中國(guó)測(cè)試 2022年9期2022-10-14
- 一種移動(dòng)便捷式心電采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
心電信號(hào)上為基線漂移、50Hz 干擾和高頻干擾。4.1 基線漂移心電信號(hào)的基線漂移是指心電信號(hào)的基線在某個(gè)數(shù)值附近緩慢上下飄動(dòng)。漂移的頻率一般在0～0.2HZ。基線漂移會(huì)導(dǎo)致波形識(shí)別和特征提取的誤差增加。處理方法主要分為小波變換法、曲線擬合和傳統(tǒng)高通濾波三種。小波變換繼承和發(fā)展了短時(shí)傅立葉變換局部化的思想是時(shí)間頻率的局部化分析，能自適應(yīng)時(shí)頻信號(hào)分析的要求[4]。小波變換雖然可以很好地消除基線漂移，但是計(jì)算量太大。曲線擬合法是使用曲線擬合出心電信號(hào)的基線，然
電腦知識(shí)與技術(shù) 2022年24期2022-09-21
- 地震加速度時(shí)程在時(shí)域和頻域積分中的對(duì)比分析
有較為明顯的基線漂移現(xiàn)象，且隨著時(shí)間的推移，漂移現(xiàn)象越來(lái)越嚴(yán)重；頻域積分的初始值不為零。但是整體趨勢(shì)是與初始加速度信號(hào)相一致的。圖2 時(shí)域和頻域內(nèi)速度積分信號(hào)由圖3可知，時(shí)域有著非常明顯的基線漂移現(xiàn)象，使得位移積分信號(hào)完全變形；頻域積分的初始值依舊不為零。而二者與初始加速度信號(hào)的整體趨勢(shì)已經(jīng)不再保持一致。圖3 時(shí)域和頻域內(nèi)位移積分信號(hào)可見(jiàn)，由加速度通過(guò)積分得到的速度信號(hào)2種方法基本上可以“保真”，而由加速度通過(guò)二次積分得到的位移信號(hào)則較為“失真”。因此，需
科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2022年23期2022-08-30
- 基于經(jīng)驗(yàn)小波變換的心電信號(hào)基線漂移噪聲去除預(yù)處理方法研究
、肌電干擾、基線漂移等[3]。其中，工頻干擾的頻率主要集中在50 Hz左右，主要是由設(shè)備周?chē)h(huán)境的交流電引起，可通過(guò)50 Hz陷波器對(duì)其進(jìn)行濾除；肌電干擾的頻率為5~2 000 Hz，主要表現(xiàn)為快速變換且不規(guī)則的波形，如小芒刺一般，主要是由受試者緊張或者室溫太低所致；基線漂移的頻率集中在1 Hz以下，約0.1 Hz，因其與ECG信號(hào)中S-T段頻譜相接近，易導(dǎo)致S-T段ECG信號(hào)失真，產(chǎn)生的主要原因?yàn)槭茉囌吆粑环€(wěn)、肢體活動(dòng)、電極板與皮膚接觸不良等。基線漂移
醫(yī)療衛(wèi)生裝備 2022年6期2022-07-15
- 基于中值濾波的鐵磁材料缺陷漏磁檢測(cè)信號(hào)處理
現(xiàn)高頻噪聲和基線漂移信號(hào)，這些噪聲信號(hào)會(huì)嚴(yán)重影響缺陷反演的精度，因此對(duì)漏磁信號(hào)的處理是漏磁檢測(cè)中極為重要的一步。處理漏磁信號(hào)中的高頻噪聲常用的方法有低通濾波器[7]、小波變換法[8-11]、中值濾波[12-14]、形態(tài)濾波[15-17]等；處理低頻噪聲可用擬合法[18-19]、中值濾波、高通濾波[20]、形態(tài)濾波等。對(duì)于噪聲來(lái)源比較復(fù)雜的高頻噪聲用低通濾波器處理效果不理想；小波變換在過(guò)濾噪聲時(shí)其濾波效果受所建的模型與先驗(yàn)信息的影響較大[21]。對(duì)于低頻噪聲
電測(cè)與儀表 2022年3期2022-03-16
- 心電信號(hào)去噪效果的評(píng)估與分析
響，從而產(chǎn)生基線漂移、肌電干擾和工頻干擾[2-4]，這些干擾會(huì)對(duì)心電信號(hào)的特征參數(shù)造成破壞，使心臟診斷無(wú)法正常進(jìn)行，甚至造成嚴(yán)重的醫(yī)療事故。因此，心電信號(hào)的去噪技術(shù)一直是學(xué)者們研究的熱點(diǎn)，近年來(lái)，隨著信號(hào)處理技術(shù)的快速發(fā)展，對(duì)心電信號(hào)的去噪方法逐漸走向成熟，根據(jù)3種噪聲（基線漂移、肌電干擾和工頻干擾）頻率分布不同的特點(diǎn)，每種噪聲主要采用單獨(dú)的算法進(jìn)行去噪處理，目前，常用來(lái)處理基線漂移的算法有：小波變換法、中值濾波法和形態(tài)學(xué)濾波法，常用來(lái)處理工頻干擾的算法有
計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用 2022年1期2022-01-22
- 基于EMD與IMF分量統(tǒng)計(jì)特性的ECG去噪
括工頻干擾、基線漂移噪聲和肌電干擾噪聲等［2-3］。其中，50 Hz工頻干擾可利用陷波器有效地去除；基線漂移噪聲的頻率一般低于1 Hz，表現(xiàn)為ECG 信號(hào)偏離正?；€，并呈現(xiàn)緩慢波動(dòng)的特點(diǎn)；肌電干擾噪聲的頻譜較寬，頻率一般為5 Hz～2 kHz，與ECG 信號(hào)頻譜重疊。一般表現(xiàn)為ECG 信號(hào)上的高頻噪聲，使得P、QRS、T特征波局部失真，難以識(shí)別［4-6］。針對(duì)ECG 信號(hào)噪聲特點(diǎn)，相關(guān)文獻(xiàn)提出了許多線性和非線性信號(hào)處理方法去除ECG 信號(hào)噪聲。這些方法主
中國(guó)醫(yī)學(xué)物理學(xué)雜志 2021年12期2022-01-07
- 聚類(lèi)分析在消除輪軌力信號(hào)基線漂移中的應(yīng)用
信號(hào)中會(huì)出現(xiàn)基線漂移的干擾[2]，基線漂移的出現(xiàn)影響了后續(xù)的輪軌力信號(hào)的定量分析以及對(duì)列車(chē)運(yùn)行狀態(tài)的安全評(píng)估，所以必須予以去除。去除基線漂移方法在心電圖信號(hào)處理[3-4]，脈搏信號(hào)處理[5]，眼電圖處理[6]等生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用，在光學(xué)測(cè)試[7]和地震監(jiān)測(cè)[8]中也有了相關(guān)的文獻(xiàn)論述。而針對(duì)輪軌力信號(hào)降噪和基線漂移的消除，目前國(guó)內(nèi)外較少涉及。文獻(xiàn)[9]中提出了基于分段數(shù)據(jù)中值聚類(lèi)的算法，該算法將信號(hào)數(shù)據(jù)分成很多分段，取分段數(shù)據(jù)的中值，將中值的時(shí)間間距與
計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制 2021年11期2021-12-01
- 基于LaFeO3-V2O5復(fù)合材料的高穩(wěn)定性SO2氣體傳感器*
，定義傳感器基線漂移率Bd如式(3)所示Bd=|(Rdn-Rd1)/Rd1|×100 %(3)式中Rd1為第1次測(cè)試的基線電阻，Rdn為第n次測(cè)試的基線電阻(n=5)圖7為不同溫度下傳感器重復(fù)測(cè)試50×10-6SO2的基線漂移率。由圖7可知，L100的基線漂移率在250 ℃時(shí)達(dá)到最大值181.61 %。V100基線漂移率在450 ℃達(dá)到最大值14 %左右，其余三種傳感器均不超過(guò)50 %，由此表明V2O5的復(fù)合能夠明顯降低基線漂移率。但是，并非V2O5含量越
傳感器與微系統(tǒng) 2021年10期2021-10-15
- 基于差分過(guò)零檢測(cè)法的QRS波群識(shí)別方法
號(hào)通過(guò)自適應(yīng)基線漂移濾波器，去除信號(hào)的直流偏置，得到在0值附近上下波動(dòng)的心電信號(hào)。其次將信號(hào)通過(guò)11Hz巴特沃斯低通濾波器，濾除工頻干擾、抑制肌電干擾對(duì)信號(hào)的影響。然后對(duì)信號(hào)進(jìn)行一階和二階差分，分析一階差分后數(shù)值的概率分布確定用于檢測(cè)R峰的閾值，再通過(guò)二階差分依次找到S谷和Q谷，最后依據(jù)采樣頻率算出心率和Q、R、S波的波長(zhǎng)，提取波形特征，送入后續(xù)的疾病檢測(cè)方法。圖1 基于差分過(guò)零檢測(cè)的QRS波檢測(cè)方法流程圖2.1 心電信號(hào)預(yù)處理2.1.1 自適應(yīng)基線漂移濾
電腦與電信 2021年7期2021-10-15
- 井下瞬變電磁探測(cè)信號(hào)基線漂移校正方法
度。為了消除基線漂移現(xiàn)象，需要對(duì)測(cè)試曲線進(jìn)行溫度補(bǔ)償。傳統(tǒng)的溫度補(bǔ)償方法是在儀器探頭附近增加溫度傳感器，利用溫度傳感器監(jiān)測(cè)井下溫度變化，通過(guò)對(duì)不同溫度下的接收信號(hào)進(jìn)行刻度，實(shí)現(xiàn)瞬變電磁信號(hào)的溫度補(bǔ)償，進(jìn)而消除曲線中的基線漂移現(xiàn)象[8]。該方法利用井溫對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行刻度，獲取不同探測(cè)深度的感應(yīng)電動(dòng)勢(shì)，但刻度過(guò)程會(huì)引入一定的誤差，且當(dāng)探頭數(shù)較多時(shí)，進(jìn)行溫度補(bǔ)償所需的數(shù)據(jù)量過(guò)大，往往難以實(shí)現(xiàn)。此外，曲線擬合法[9]、小波變換法[10]、形態(tài)學(xué)濾波法[11]等也常
現(xiàn)代電子技術(shù) 2021年7期2021-04-08
- 基于無(wú)損約束降噪自動(dòng)編碼器的心電信號(hào)降噪
降噪效果，將基線漂移、電極干擾和肌電干擾3類(lèi)噪聲按一定的信噪比疊加到心電信號(hào)中[13]。2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)本文選擇信噪比(signal-to-noise ratio，SNR)和均方根誤差(root mean square error，RMSE)來(lái)評(píng)價(jià)降噪算法的性能[1]。若Xn表示輸入的心電信號(hào)，Xc為經(jīng)過(guò)去噪后的ECG，則信噪比定義式如式(7)所示(7)SNR代表的是干凈心電信號(hào)與噪聲間的比值，單位為分貝(dB)，是評(píng)估信號(hào)質(zhì)量的一項(xiàng)常用指標(biāo)，其數(shù)值越高意
計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì) 2020年9期2020-09-29
- 結(jié)合CEEMDAN與改進(jìn)區(qū)間閾值的ECG降噪研究
文提出的解決基線漂移的方法，也有效解決了低頻噪聲干擾的問(wèn)題.2 基于CEEMDAN的ECG分解與閾值2.1 CEEMDAN分解含噪聲的數(shù)字信號(hào)x(t)可以描述如下：(1)CEEMDAN方法是基于EMD的一種優(yōu)化的分解算法，具體步驟如下：1)在信號(hào)x(t)中添加不同幅值高斯白噪聲nk(t)得到若干新的信號(hào)，xk(t)=x(t)+σknk(t).2)利用EMD方法對(duì)xk(t)進(jìn)行分解得到他們的第一個(gè)IMF，然后計(jì)算他們的平均值：(2)4)記Ej(?)為對(duì)信號(hào)進(jìn)
小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng) 2020年8期2020-09-07
- 基于心動(dòng)周期和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸獾男碾娦盘?hào)去噪處理
、肌電干擾和基線漂移等。工頻干擾一般通過(guò)50/60 Hz 陷波器即可以很好地消除，而對(duì)于肌電干擾和基線漂移的消除，很多學(xué)者持有不同的意見(jiàn)并提出了許多的方法，其中主要包括傳統(tǒng)濾波器法、小波閾值法以及經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸猓‥mpirical mode decomposition，EMD）法等。由于ECG 與其噪聲，特別是肌電干擾噪聲的頻帶相互重疊，采用傳統(tǒng)濾波器法進(jìn)行去噪處理會(huì)使得去噪誤差較大，許多有用的信號(hào)被濾除。小波閾值法對(duì)閾值的選擇依賴(lài)性較高，閾值設(shè)置過(guò)低可能會(huì)
數(shù)據(jù)采集與處理 2020年4期2020-08-11
- 基于PPG信號(hào)的運(yùn)動(dòng)偽影去除算法研究進(jìn)展
PPG信號(hào);基線漂移DOI： 10. 11907/rjdk.191753開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：中圖分類(lèi)號(hào)：TP312文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1672-7800（2020）004-0107-04Research Progress of Motion Artifact Removal Algorithm Based on PPG SignalHOU Qj-wej'， CHENG Yun-zhang'， BIAN Jun-jie1.2（I.Sh
軟件導(dǎo)刊 2020年4期2020-06-19
- 利用形態(tài)濾波去ECG基線漂移的簡(jiǎn)單方法
一般要經(jīng)過(guò)去基線漂移等預(yù)處理。去ECG基線漂移方法較多，文章利用形態(tài)濾波的方法，根據(jù)心電信號(hào)中各特征波形的時(shí)間寬度，選擇合適尺寸的結(jié)構(gòu)元素對(duì)含基漂ECG信號(hào)進(jìn)行濾波處理，濾除QRS波群及P、T波等特征波形，然后利用平滑濾波得到基漂信號(hào)，最后利用原始ECG信號(hào)減去基漂信號(hào)，從而去除基線漂移。該算法計(jì)算簡(jiǎn)單、實(shí)時(shí)性好，在Matlab平臺(tái)上經(jīng)過(guò)MIT-BIH數(shù)據(jù)庫(kù)中實(shí)際ECG信號(hào)的驗(yàn)證，去基線漂移效果較好。心電信號(hào)（ECG）由于呼吸運(yùn)動(dòng)、電極與皮膚之間接觸阻抗以
中國(guó)醫(yī)療器械信息 2019年21期2019-12-12
- 基于形態(tài)學(xué)消除心電信號(hào)基線漂移方法的研究*
導(dǎo)致心電信號(hào)基線漂移［1］。基線漂移一般是頻響小于1 Hz 的低頻擾動(dòng)，通常表現(xiàn)為緩慢變化的曲線。基線漂移對(duì)ECG 信號(hào)的正確分析和進(jìn)一步處理有較大影響，應(yīng)在心電信號(hào)預(yù)處理中予以消除。目前去基線漂移的方法較多，有直接采用有限沖激響應(yīng)（finite impulse response,FIR）和無(wú)限沖激響應(yīng)（infinite impulse response,IIR）高通濾波方法去基線漂移的，該方法往往導(dǎo)致ECG 信號(hào)的低頻成分損失而引起ST 段失真［2］；有
中國(guó)醫(yī)學(xué)工程 2019年9期2019-12-05
- 基于形態(tài)學(xué)的濾波消除泥漿脈沖信號(hào)基線漂移
信號(hào)常常存在基線漂移現(xiàn)象。隨鉆泥漿脈沖信號(hào)解碼中，消除信號(hào)的基線漂移是重要的預(yù)處理工作，直接關(guān)系到后期解碼的正確率，是泥漿脈沖信號(hào)解碼技術(shù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)[1][2][3]。形態(tài)學(xué)濾波消除信號(hào)基線漂移的研究多見(jiàn)于醫(yī)學(xué)中的心電信號(hào)去噪，其效果好、適應(yīng)性強(qiáng)、計(jì)算量較小[4][5][6][7]。醫(yī)學(xué)心電信號(hào)和脈搏信號(hào)均具有規(guī)律性強(qiáng)的特征。但泥漿脈沖信號(hào)PPM編碼信號(hào)占空比變化較大，同時(shí)還需考慮泥漿脈沖信號(hào)噪聲干擾的隨機(jī)性以及信號(hào)處理的實(shí)時(shí)性要求。因此，針對(duì)泥漿脈沖信號(hào)
石油天然氣學(xué)報(bào) 2019年4期2019-09-02
- 簡(jiǎn)單整系數(shù)濾波器在實(shí)時(shí)心電信號(hào)處理中的應(yīng)用
心電信號(hào)中的基線漂移和工頻干擾，該濾波器易于程序?qū)崿F(xiàn)，且運(yùn)算簡(jiǎn)單、計(jì)算量小，適合單片機(jī)對(duì)實(shí)時(shí)心電信號(hào)進(jìn)行數(shù)字濾波處理。關(guān)鍵詞：簡(jiǎn)單整系數(shù)濾波器;心電圖;工頻干擾;基線漂移中圖分類(lèi)號(hào)：TH814 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2019）05-0113-020 引言心電圖是從人體體表采集的心臟每一心動(dòng)周期所產(chǎn)生的電活動(dòng)變化，其信號(hào)頻率成分一般在0.05-100Hz的范圍內(nèi)，電壓幅值也比較微弱，一般為毫伏級(jí)。在采集心電圖的過(guò)程中，由于人體的分布電
數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用 2019年5期2019-08-26
- 地震波基線漂移校正及結(jié)構(gòu)地震響應(yīng)分析
往存在明顯的基線漂移現(xiàn)象。以神戶(hù)地震為例，其加速度及計(jì)算位移曲線如圖1、2所示。針對(duì)地震加速度時(shí)程基線漂移問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量研究。我國(guó)周雍年等[3]和于海英等[4]提出用加速度時(shí)程減去擬合的時(shí)程零線，在進(jìn)行濾波處理，其本質(zhì)是認(rèn)為零線漂移從始至終存在并保持穩(wěn)定，未考慮低頻噪聲及人為等因素造成的影響；Iwan等[5]提出把加速時(shí)程分為3段，每一段基線偏移是不同常量，由磁滯效應(yīng)引起的極限偏移發(fā)生在中間段強(qiáng)震部分。Iwan認(rèn)為基漂現(xiàn)象可能由加速度大于50
水資源與水工程學(xué)報(bào) 2019年2期2019-05-17
- 心電信號(hào)預(yù)處理方法研究
到工頻干擾、基線漂移及肌電噪聲等干擾，給臨床醫(yī)學(xué)診斷造成極大的困難。在傳統(tǒng)的基線漂移去除方法中，主要采用樣條插值，多項(xiàng)式擬合估計(jì)基線漂移，從而消除估計(jì)的噪聲[1]，有學(xué)者在此基礎(chǔ)上，提出一種改進(jìn)的心電信號(hào)濾波算法，能適應(yīng)更寬范圍的基線噪聲頻率分布[2]，此算法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜，算法效率低。采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的方法，選擇最優(yōu)EMD分解層數(shù)改進(jìn)基線漂移的去除方法[3]，有學(xué)者在此基礎(chǔ)上，根據(jù)變分模態(tài)分解理論，去除心電信號(hào)中的含有基線漂移成分的模態(tài)分量，有效去除基線漂移干
中國(guó)醫(yī)學(xué)工程 2018年12期2019-01-28
- 一種實(shí)時(shí)心電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)
電檢測(cè)信號(hào)的基線漂移和低頻噪聲干擾等問(wèn)題，從微弱電信號(hào)中拾取到有效心電信號(hào)。采用整形縮放和閾值設(shè)置來(lái)提取波形數(shù)據(jù)的特征，實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果與醫(yī)院心電測(cè)試儀誤差在±1%以?xún)?nèi)。關(guān)鍵詞： 心電監(jiān)測(cè)； 單導(dǎo)聯(lián)； AD8232模塊； 系統(tǒng)設(shè)計(jì)； 嵌入式處理器； 基線漂移中圖分類(lèi)號(hào)： TN931+.3?34 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2018）22?0098?05Abstract： In view of the high cost of the re
現(xiàn)代電子技術(shù) 2018年22期2018-11-13
- 基于小波變換的QRS波特征提取算法研究與實(shí)現(xiàn)
2.1 去除基線漂移干擾心電信號(hào)頻率通常分布在0.05～100 Hz，基線漂移頻率不大于0.3 Hz[9]。MIT-BIH Arrhythmia Database數(shù)據(jù)樣本噪聲來(lái)源主要是基線漂移，采用小波變換去除基線漂移干擾，主要有以下3個(gè)步驟：步驟1確定小波分解層次，并進(jìn)行分解計(jì)算。MIT-BIH Arrhythmia Database中的心電數(shù)據(jù)樣本采樣頻率為360 Hz，根據(jù)采樣定理，心電信號(hào)的最高頻率為180 Hz，對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行8層分解，可以得到心
自動(dòng)化與儀表 2018年9期2018-10-23
- 心電信號(hào)中基線漂移的去除方法比較及算法實(shí)現(xiàn)
的微弱信號(hào)。基線漂移一般是由于人體呼吸、電極運(yùn)動(dòng)等引起，其一般小于1 Hz[1]。常用的去除方法有中值濾波法[2]、小波變換法[3]、形態(tài)學(xué)濾波法[4]等。本文簡(jiǎn)單介紹了幾種常用方法并用Matlab實(shí)現(xiàn)。以下用于處理的原始心電信號(hào)是截取自MIT-BIH數(shù)據(jù)庫(kù)的序號(hào)為103和114兩種數(shù)據(jù)中的一段數(shù)據(jù)，我們通過(guò)對(duì)比基線漂移嚴(yán)重和微弱兩種情況，比較各種方法的優(yōu)劣之處，其中103為較嚴(yán)重漂移的心電數(shù)據(jù)，114為漂移較為微弱的心電數(shù)據(jù)。1 方法1.1 中值濾波法中
中國(guó)醫(yī)療器械雜志 2018年5期2018-10-11
- 基于形態(tài)濾波的反射式脈搏去噪方法研究
濾波，分離出基線漂移，并通過(guò)低通濾波分離出高頻分量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能實(shí)時(shí)有效地對(duì)反射式脈搏信號(hào)進(jìn)行去噪，處理效果優(yōu)于傳統(tǒng)算法。關(guān)鍵詞： 脈搏波； 基線漂移； 形態(tài)濾波； 結(jié)構(gòu)元素； 反射式脈搏； 去噪方法中圖分類(lèi)號(hào)： TN911.4?34 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2018）18?0158?04Research on reflective pulse denoising method based on morphologica
現(xiàn)代電子技術(shù) 2018年18期2018-09-12
- 基于相關(guān)性評(píng)估與FastICA的實(shí)時(shí)心電信號(hào)提取算法
值濾波器過(guò)濾基線漂移，有效地解決了ICA運(yùn)算周期長(zhǎng)，分離過(guò)程易發(fā)散的問(wèn)題。1 基于FastICA的心電信號(hào)分離模型1.1 基于負(fù)熵最大化的FastICA算法ICA的基本模型如圖1所示。圖1 ICA基本模型ICA算法的核心思想是通過(guò)不斷更新分離矩陣W，使得到的估計(jì)值更接近真實(shí)的源信號(hào)。本文使用了基于負(fù)熵最大化的FastICA算法[7]，該算法以負(fù)熵來(lái)度量非高斯性，從而判斷分離結(jié)果間的相對(duì)獨(dú)立性。當(dāng)負(fù)熵達(dá)到最大時(shí)，表明已完成對(duì)各路獨(dú)立信號(hào)的分離。基于負(fù)熵最大化
傳感器與微系統(tǒng) 2018年8期2018-08-03
- 改進(jìn)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法去除脈搏波基線漂移
在肌電干擾、基線漂移和高頻噪聲等干擾噪聲[3]。在采集脈搏波的過(guò)程中，測(cè)試者肌肉發(fā)生抖動(dòng)產(chǎn)生肌電干擾，具有隨機(jī)性，頻譜特性和白噪聲相似。基線漂移是由測(cè)試者的呼吸運(yùn)動(dòng)和與皮膚接觸時(shí)不同的受力產(chǎn)生的，頻率一般在0.2～0.3 Hz，屬于低頻干擾噪聲[4]。高頻噪聲主要是隨機(jī)噪聲和環(huán)境干擾，如電子設(shè)備產(chǎn)生的熱噪聲，且噪聲幅度隨環(huán)境變化而改變[5]。脈搏波中高頻噪聲和肌電干擾的去除在文獻(xiàn)6中已經(jīng)有具體有效的研究[6]，本文研究脈搏波中基線漂移的去除。去除脈搏波信號(hào)
計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制 2018年7期2018-07-27
- 基于形態(tài)學(xué)的自動(dòng)駕駛儀振動(dòng)信號(hào)基線漂移去噪
出的信號(hào)存在基線漂移，這對(duì)后續(xù)信號(hào)特征的提取產(chǎn)生了很大影響。因此，有必要對(duì)振動(dòng)測(cè)試信號(hào)進(jìn)行有效的濾波處理。為了抑制基線漂移，最常用的方法是通過(guò)一個(gè)高通濾波器去除采樣數(shù)據(jù)中的漂移噪聲[2-3]。但是當(dāng)基線漂移非常嚴(yán)重時(shí)，這種方法的去噪效果并不理想。潘超等[4]將傳統(tǒng)的多項(xiàng)式算法進(jìn)行改進(jìn)，用于校正長(zhǎng)周期加速度信號(hào)中的基線漂移，但是在進(jìn)行降維時(shí)，這種方法容易丟失信號(hào)的有用成分。Morita和Kitagawa[5]利用一系列模擬光譜研究了擾動(dòng)相關(guān)移動(dòng)窗口二維基線漂
北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào) 2018年5期2018-06-04
- 基于無(wú)模型自適應(yīng)控制的心電基線漂移抑制方法
、肌電干擾、基線漂移等，在各種噪聲中對(duì)信號(hào)影響最大的是基線漂移嗓聲。而心電信號(hào)是臨床診斷心電疾病的重要依據(jù)，存在基線噪聲會(huì)影響醫(yī)療的準(zhǔn)確性[1-3]，因此，在ECG檢測(cè)識(shí)別過(guò)程中，消除基線漂移具有極其重要的實(shí)用價(jià)值和臨床意義[4-5]。目前已經(jīng)有許多去除心電信號(hào)中的基線漂移方法的報(bào)道。如中值濾波法[6-7]，它結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)，但是計(jì)算出來(lái)的基線精度不高。如有限長(zhǎng)單位沖激響應(yīng)（Finite Impulse Response，F(xiàn)IR）濾波[8-9]，雖然F
中國(guó)醫(yī)療設(shè)備 2018年4期2018-05-08
- 心電信號(hào)的預(yù)處理算法分析
斷。1.3 基線漂移基線漂移是由于在心電信號(hào)采集過(guò)程中人體的微動(dòng)或呼吸導(dǎo)致電極的接觸不良，引起電極與人體間的電阻變化進(jìn)而使得心電信號(hào)波形發(fā)生形變。基線漂移屬于超低頻信號(hào)，其頻率一般低于1Hz，在心電信號(hào)上表現(xiàn)為一個(gè)緩慢的疊加過(guò)程[2]。基線漂移的頻率與心電信號(hào)的ST段存在重疊，而ST波段是作為診斷心肌缺血、心肌梗塞等疾病的重要依據(jù)，因此對(duì)基線漂移的濾除具有重要的意義。2 心電信號(hào)的預(yù)處理心電信號(hào)的預(yù)處理是對(duì)心電信號(hào)中的噪聲濾除的過(guò)程，當(dāng)前主要有硬件和軟件兩
現(xiàn)代計(jì)算機(jī) 2018年7期2018-04-24
- 基于CEEMDAN和小波閾值的ECG去噪算法研究
MF分量即為基線漂移信號(hào)，直接剔除；最后將經(jīng)過(guò)小波閾值去噪的IMF分量與剔除基線漂移之后的其他IMF分量一起進(jìn)行合并重構(gòu)，實(shí)現(xiàn)ECG信號(hào)的去噪和基線校正。用所提算法對(duì)MIT?BIH心電數(shù)據(jù)庫(kù)中的ECG信號(hào)進(jìn)行去噪處理，結(jié)果表明ECG信號(hào)中的隨機(jī)噪聲得到很好的抑制，同時(shí)獲得了良好的基線漂移校正效果。關(guān)鍵詞： ECG信號(hào)； CEEMDAN； 小波閾值； 隨機(jī)噪聲； 基線漂移； 去噪算法中圖分類(lèi)號(hào)： TN911.4?34 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?
現(xiàn)代電子技術(shù) 2018年7期2018-04-04
- 基于EMD和SVD的光電容積脈搏波信號(hào)去噪方法
集過(guò)程中存在基線漂移和高頻噪聲會(huì)給后續(xù)人體生理參數(shù)的測(cè)量帶來(lái)困難，因此消除噪聲干擾是準(zhǔn)確進(jìn)行相關(guān)生理參數(shù)測(cè)量的關(guān)鍵問(wèn)題。提出一種結(jié)合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和奇異值分解的去噪方法。該方法采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解將光電容積脈搏波信號(hào)分解為若干個(gè)固有模態(tài)函數(shù)，通過(guò)功率譜密度判斷代表基線漂移信息的固有模態(tài)函數(shù)獲得基線漂移曲線；使用奇異值分解處理光電容積脈搏波信號(hào)中的高頻噪聲，針對(duì)傳統(tǒng)的差分譜法無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別奇異值有效階次的不足，提出加權(quán)能量貢獻(xiàn)率的方法選取奇異值的有效階次。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表
現(xiàn)代電子技術(shù) 2018年4期2018-03-07
- 面向可穿戴設(shè)備的脈搏波基線漂移去除算法
設(shè)備的脈搏波基線漂移去除算法許金林，李曉風(fēng)，李皙茹，元沐南(中國(guó)科學(xué)院 合肥物質(zhì)科學(xué)研究院，安徽 合肥 230031)為滿(mǎn)足可穿戴便攜測(cè)量實(shí)時(shí)性分析的要求，在廣義數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波算法的基礎(chǔ)上，提出了一種簡(jiǎn)化的PPG(photoplethysmography)基線漂移去除算法。該算法在應(yīng)用廣義形態(tài)濾波器算法與簡(jiǎn)化的形態(tài)濾波算法對(duì)紅外發(fā)射管與環(huán)境光學(xué)傳感器所采集人體的PPG信號(hào)進(jìn)行處理的基礎(chǔ)上，對(duì)校正后的信號(hào)進(jìn)行相似度計(jì)算，然后應(yīng)用靜態(tài)波峰識(shí)別算法分別進(jìn)行心率值
計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展 2017年11期2017-11-20
- 表面肌電信號(hào)的降噪處理*
以工頻干擾、基線漂移、白噪聲等干擾尤為嚴(yán)重。通過(guò)分析噪聲干擾的特點(diǎn)，結(jié)合表面肌電信號(hào)特征，選取頻譜插值法在頻域內(nèi)消除了工頻干擾；利用形態(tài)學(xué)濾波的開(kāi)閉運(yùn)算得到基線漂移特征，從而濾除了基線漂移；基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)得到的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)分析消除了白噪聲。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：上述濾波方法在不損壞有用信號(hào)的前提下，可以實(shí)現(xiàn)較為滿(mǎn)意的濾波效果。表面肌電信號(hào)； 頻譜插值； 形態(tài)學(xué)濾波； 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解0 引 言在人體進(jìn)行抓握、運(yùn)動(dòng)、說(shuō)話(huà)等動(dòng)作時(shí)，大腦會(huì)向神經(jīng)元發(fā)送信號(hào)，神經(jīng)
傳感器與微系統(tǒng) 2017年7期2017-08-09
- MP算法在去除脈搏基線漂移中的應(yīng)用
法在去除脈搏基線漂移中的應(yīng)用王利（寶雞文理學(xué)院 電子電氣工程系，陜西 寶雞 721013）脈搏信號(hào)是醫(yī)學(xué)研究與臨床診斷的重要參考依據(jù)。針對(duì)其在采集過(guò)程中極易受到基線漂移的干擾，提出使用MP算法消除脈搏信號(hào)中的基線漂移，并將結(jié)果與EMD算法的消噪結(jié)果進(jìn)行了比較。仿真結(jié)果表明與EMD算法相比，MP算法不僅能夠很好的抑制基線漂移，還可以有效的保留脈搏信號(hào)的波形特征。匹配追蹤；脈搏信號(hào)；基線漂移；消噪脈搏信號(hào)蘊(yùn)含了豐富的心血管系統(tǒng)的生理病理信息，是表征人體心血管系
電子設(shè)計(jì)工程 2017年9期2017-05-13
- 心電信號(hào)預(yù)處理數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)與分析
中工頻干擾和基線漂移兩種主要噪聲，設(shè)計(jì)了基于經(jīng)典法的切比雪夫I型、整系數(shù)IIR以及基于布萊克曼窗的FIR陷波器抑止工頻干擾，并且還設(shè)計(jì)了巴特沃斯和基于z平面的簡(jiǎn)單極點(diǎn)法的高通濾波器對(duì)范圍在0.15～1.5 Hz的基線漂移低頻干擾信號(hào)的濾除.通過(guò)對(duì)時(shí)域和頻域觀察的濾波結(jié)果顯示，這些濾波器均能有效濾除干擾.心電信號(hào)；工頻干擾；基線漂移；數(shù)字濾波器0 引言近年來(lái)，心臟疾病是嚴(yán)重威脅人類(lèi)生命的重大疾病之一.心電圖檢查是臨床診斷上研究心臟和心血管疾病必不可少的手段之
- 自適應(yīng)拉曼光譜成像數(shù)據(jù)去噪及其在植物細(xì)胞壁光譜分析中的應(yīng)用
成像數(shù)據(jù)存在基線漂移與宇宙射線干擾峰兩類(lèi)噪聲信號(hào)，無(wú)法直接用于光譜分析研究，必須去除。現(xiàn)有單光譜去噪方法處理結(jié)果不穩(wěn)定、可重復(fù)性差。針對(duì)這一問(wèn)題，本研究提出了一種自適應(yīng)拉曼光譜成像數(shù)據(jù)新型去噪法，采用優(yōu)化的自適應(yīng)迭代懲罰最小二乘法（Adaptive iteratively reweighted penalized leastsquares，airPLS）和基于主成分分析（PCA）的干擾峰消除算法修正光譜基線漂移和宇宙射線干擾峰，具有輸入?yún)?shù)少、光譜失真小、
分析化學(xué) 2016年12期2017-02-04
- 自動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)去基線漂移
機(jī)振動(dòng)信號(hào)去基線漂移原 平（山西機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院汽車(chē)工程系，山西長(zhǎng)治046000）針對(duì)高速自動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)中工作信號(hào)頻率高，因低頻背景噪音、傳感器線頭松動(dòng)等原因引起的基線漂移信號(hào)頻率相對(duì)較低的固有特點(diǎn)，采用小波多分辨率分析方法對(duì)實(shí)測(cè)自動(dòng)機(jī)信號(hào)進(jìn)行分解重構(gòu)，去除基線漂移，對(duì)去除基線漂移前后的信號(hào)進(jìn)行小波包特征提取并將特征進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明該方法不僅有效地去除了自動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)中的漂移信號(hào)，而且較好地保持了自動(dòng)機(jī)信號(hào)的原有形態(tài)，為特征提取、故障診斷工作提供了便利。
裝備制造技術(shù) 2016年11期2017-01-09
- 基于空域追蹤算法的基線漂移信號(hào)噪聲修正*
域追蹤算法的基線漂移信號(hào)噪聲修正*謝芳娟，朱淑云（南昌大學(xué) 科學(xué)技術(shù)學(xué)院，南昌330029）為了消除基線漂移信號(hào)噪聲對(duì)信號(hào)的干擾影響，提出一種基于空域追蹤的修正算法.通過(guò)非線性濾波器從原始信號(hào)中粗提出基線信號(hào)，利用多步迭代微分算子從基線漂移信號(hào)中分解出更加精準(zhǔn)的基線信號(hào)，再?gòu)脑夹盘?hào)中移除基線漂移信號(hào)，完成基線漂移信號(hào)噪聲修正.選取多種類(lèi)型測(cè)試數(shù)據(jù)（包括心電信號(hào)與噪聲數(shù)據(jù)）來(lái)驗(yàn)證算法的有效性，結(jié)果表明，同傳統(tǒng)的四種基線漂移信號(hào)修正算法相比，所提出的算法可以
- 基于基線漂移校正的旅行時(shí)間預(yù)測(cè)模型*
73)?基于基線漂移校正的旅行時(shí)間預(yù)測(cè)模型*朱廣宇1,2,3杜崇1,2張彭4(1. 北京交通大學(xué) 城市交通復(fù)雜系統(tǒng)理論與技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100044; 2.北京城市交通協(xié)同創(chuàng)新中心,北京 100022; 3.上海交通大學(xué),系統(tǒng)控制與信息處理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 上海 200240; 4.北京市交通發(fā)展研究中心城市交通運(yùn)行仿真與決策支持北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100073)路段旅行時(shí)間及其預(yù)測(cè)值是管理部門(mén)實(shí)施交通流組織,提供交通信息服務(wù)的重要依
- 基于EEMD和自適應(yīng)濾波的手指心電信號(hào)基線漂移消噪算法
手指心電信號(hào)基線漂移消噪算法殷成龍1張曉紅1葉?；?1.杭州電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院，浙江 杭州 310018 2.浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬婦產(chǎn)科醫(yī)院，浙江 杭州 310006針對(duì)手指心電數(shù)據(jù)的基線漂移問(wèn)題，提出了一種新的聯(lián)合集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸猓‥EMD）和自適應(yīng)濾波的信號(hào)去噪方法。首先，采用EEMD將含噪信號(hào)分解為若干個(gè)固有模態(tài)函數(shù)（IMF）。其次將分解后高階IMF分量進(jìn)行重構(gòu)。然后用零相位濾波對(duì)重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行處理，去除其中的高頻信息，作為自適應(yīng)濾波器的參考輸入信
移動(dòng)信息 2016年4期2016-10-13
- 沖擊信號(hào)零漂修正的沖擊響應(yīng)譜互相關(guān)系數(shù)分析
的影響，存在基線漂移現(xiàn)象，進(jìn)而影響到后續(xù)的數(shù)據(jù)分析處理。針對(duì)這一問(wèn)題，首先通過(guò)計(jì)算沖擊信號(hào)的沖擊響應(yīng)譜，提出正負(fù)沖擊響應(yīng)譜互相關(guān)系數(shù)的定義，利用互相關(guān)系數(shù)開(kāi)展檢測(cè)基線漂移程度、檢驗(yàn)修正效果等工作；其次，提出利用響應(yīng)譜互相關(guān)系數(shù)為重構(gòu)條件的自適應(yīng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?EMD)漂移修正新方法，并與其他方法進(jìn)行了比較。在對(duì)某機(jī)槍自動(dòng)機(jī)動(dòng)作過(guò)程中的沖擊振動(dòng)基線漂移信號(hào)分析和驗(yàn)證，數(shù)據(jù)結(jié)果表明，沖擊響應(yīng)譜互相關(guān)系數(shù)較傳統(tǒng)的響應(yīng)譜低頻斜率等響應(yīng)譜特征值，更能準(zhǔn)確有效的表征基線
振動(dòng)與沖擊 2016年16期2016-09-18
- 基于小波變換的輪軌垂向力信號(hào)降噪
信號(hào)中存在的基線漂移和隨機(jī)白噪聲，提出基于小波變換的去噪方法：采用db 6小波基，根據(jù)小波多分辨率分析理論，以大尺度分解的逼近分量估計(jì)基線漂移成分，從而消除基線漂移；對(duì)于隨機(jī)白噪聲則是運(yùn)用小波閾值去噪法，先根據(jù)離散有限序列的自相關(guān)函數(shù)確定小波分解的最優(yōu)分解層數(shù)，然后采用最小最大閾值以及硬閾值函數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)白噪聲的濾除。仿真與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析都表明該去噪法能達(dá)到比較理想的效果。關(guān)鍵詞：聲學(xué)；輪軌力；小波變換；去噪；基線漂移；白噪聲基于鋼軌應(yīng)變的測(cè)力鋼軌法是目前
噪聲與振動(dòng)控制 2016年1期2016-08-04
- 基于EMD算法的心電信號(hào)基線漂移去除方法研究
法的心電信號(hào)基線漂移去除方法研究張喜紅王玉香(亳州職業(yè)技術(shù)學(xué)院， 安徽 亳州 236800)摘要：采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的方法，解決心電信號(hào)基線漂移時(shí)的最優(yōu)分解層數(shù)問(wèn)題，通過(guò)合理選擇EMD分解層數(shù)來(lái)改進(jìn)基線漂移的去除方法。借助Matlab的工具箱，對(duì)MIT-BIH心律失常數(shù)據(jù)庫(kù)中較為潔凈的心電數(shù)據(jù)段，人為疊加心電常見(jiàn)噪聲信號(hào)以產(chǎn)生實(shí)驗(yàn)仿真信號(hào)，將所構(gòu)建的仿真信號(hào)經(jīng)EMD(經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解)分解后，將分解所得的殘余項(xiàng)去除，從而實(shí)現(xiàn)心電信號(hào)的基線漂移去除。對(duì)比不同分解層
- 指甲電子順磁共振譜圖基線修正方法與精度分析
現(xiàn)較大程度的基線漂移，進(jìn)而使得讀出的數(shù)值不能反映真實(shí)的自由基濃度，最終會(huì)降低實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可信度。本研究將提出一種基線修正的方法以解決這個(gè)問(wèn)題。方法 找尋發(fā)生漂移后的基線，然后選定波譜修正范圍和相應(yīng)的修正函數(shù)或?qū)⒃疾ㄗV還原成能量吸收譜，選擇點(diǎn)修正的方法對(duì)波譜進(jìn)行修正。結(jié)果 在同一樣品測(cè)量中，對(duì)發(fā)生基線漂移的波譜未加以修正得到的數(shù)值與未發(fā)生基線漂移時(shí)得到的數(shù)值在誤差允許范圍內(nèi)相等的概率僅為31%；而利用此方法修正后概率則達(dá)到91%，提高了近3倍。結(jié)論 在對(duì)波譜
國(guó)際生物醫(yī)學(xué)工程雜志 2016年5期2016-04-11
- 基于相關(guān)性的小波熵心電信號(hào)去噪算法
對(duì)心電信號(hào)的基線漂移、工頻噪聲、肌電噪聲，本文提出了基于相關(guān)性的小波熵去噪算法。算法首先根據(jù)基線漂移的低頻特性，確定小波分解的層數(shù)，置零近似系數(shù)，去除基線漂移；再對(duì)相鄰尺度的高頻小波系數(shù)進(jìn)行相關(guān)處理，依據(jù)小波熵自適應(yīng)地計(jì)算全局閾值去除工頻和肌電噪聲；最后將置零的近似系數(shù)和閾值處理后的小波系數(shù)重構(gòu)得到有效信號(hào)。該算法能夠在一次小波分解、重構(gòu)的過(guò)程中，同時(shí)濾除心電信號(hào)中的3種主要噪聲。對(duì)MIT-BIH數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果也表明該算法的去噪效果顯著
智能系統(tǒng)學(xué)報(bào) 2016年6期2016-04-07
- 一種改進(jìn)的消除心電信號(hào)基線漂移方法
消除心電信號(hào)基線漂移方法戴林（韶關(guān)學(xué)院 信息科學(xué)與工程學(xué)院,廣東 韶關(guān)512000）摘要：?jiǎn)吸c(diǎn)三次樣條插值濾波消除基線漂移的前提是求取“基準(zhǔn)點(diǎn)”,而求取“基準(zhǔn)點(diǎn)”就要準(zhǔn)確地找到R波峰,但尋找R波峰的準(zhǔn)確性受到各種因素的影響,如高大T波等.本文利用兩點(diǎn)三次樣條插值濾波來(lái)擬合基線漂移,從而消除心電信號(hào)中存在的基線漂移噪聲.首先對(duì)原始心電信號(hào)求一階導(dǎo)數(shù)得到每一個(gè)周期內(nèi)的最大和最小值點(diǎn),然后對(duì)原心電信號(hào)通過(guò)固定截止頻率為1.5 Hz的高通濾波器.將一階導(dǎo)后的最大和
韶關(guān)學(xué)院學(xué)報(bào) 2015年10期2015-08-04
- EEMD在同時(shí)消除脈搏血氧檢測(cè)中脈搏波信號(hào)高頻噪聲和基線漂移中的應(yīng)用
號(hào)高頻噪聲和基線漂移中的應(yīng)用韓慶陽(yáng)*王曉東 李丙玉 周鵬驥(中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所光電技術(shù)研發(fā)中心 長(zhǎng)春 130033)人體血氧飽和度是基于脈搏波信號(hào)測(cè)量得到的，然而在脈搏波信號(hào)采集的過(guò)程中存在著由人體呼吸和儀器本身熱噪聲等帶來(lái)的基線漂移和高頻噪聲，影響人體血氧飽和度的測(cè)量精度。因此，該文提出一種總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)與基于排列熵(Permutation
電子與信息學(xué)報(bào) 2015年6期2015-07-12
- 基于FIR濾波和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的心電信號(hào)預(yù)處理算法
的工頻干擾和基線漂移，提出一種基于有限長(zhǎng)單位沖激響應(yīng)（FIR）濾波器和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的綜合濾波方法，該方法首先采用形式簡(jiǎn)單的FIR平滑濾波器濾除心電信號(hào)的50 Hz工頻及其高頻諧波，接著將數(shù)學(xué)形態(tài)濾波器應(yīng)用于濾除基線漂移。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文設(shè)計(jì)的綜合濾波方法能夠有效地濾除工頻干擾和基線漂移，為心電信號(hào)進(jìn)一步的分析提供良好的基礎(chǔ)。心電信號(hào)；數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)；有限長(zhǎng)單位沖激響應(yīng)濾波器0 前言心電圖（Electrocardiogram，ECG）是臨床上常規(guī)檢查方法之一，它
中國(guó)醫(yī)療設(shè)備 2015年9期2015-06-01
- 積分式束流變壓器的標(biāo)定研究
這種現(xiàn)象即為基線漂移。圖3 連續(xù)脈沖標(biāo)定Fig.3 Calibration in continuous pulse3 基線漂移及修復(fù)分析3.1 基線漂移物理原理ICT是在BCT 的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)的，屬于交流耦合型電磁感應(yīng)器件。其對(duì)信號(hào)的響應(yīng)和頻率相關(guān)，圖4為ICT的頻率響應(yīng)曲線，其低頻和高頻截止頻率分別為6.2kHz和65.6MHz［5］。在標(biāo)定實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，對(duì)于單脈沖和脈沖重復(fù)頻率較低的連續(xù)脈沖，其輸入輸出比和標(biāo)稱(chēng)值符合得很好，在進(jìn)行電荷量測(cè)量時(shí)不存在問(wèn)題；但
原子能科學(xué)技術(shù) 2015年2期2015-03-20
- 基于高頻GPS和強(qiáng)震儀觀測(cè)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)地表形變
加速度，但因基線漂移誤差的存在，其積分后的速度和位移常存在偏差。當(dāng)前的數(shù)據(jù)處理方式大多是單站模式或單傳感器模式，導(dǎo)致大區(qū)域的密集臺(tái)網(wǎng)和多傳感器的觀測(cè)資源沒(méi)有充分利用。為了取長(zhǎng)補(bǔ)短，優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，本文提出了兩類(lèi)新的數(shù)據(jù)處理策略，一類(lèi)是多站增強(qiáng)解（包括GPS增強(qiáng)解，強(qiáng)震儀增強(qiáng)解）；另一類(lèi)是多傳感器組合解（包括松組合解，緊組合解，自適應(yīng)組合解），從而實(shí)現(xiàn)了密集臺(tái)網(wǎng)觀測(cè)的最優(yōu)估計(jì)和不同傳感器觀測(cè)的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。其主要研究?jī)?nèi)容與結(jié)果如下：（1）研究了GPS測(cè)速增強(qiáng)解算方法。
測(cè)繪學(xué)報(bào) 2015年10期2015-03-18
- 一種消除脈搏波信號(hào)中呼吸基線漂移的方法
：運(yùn)動(dòng)偽差、基線漂移和高頻噪聲。其中運(yùn)動(dòng)偽差是由測(cè)試部位和測(cè)量裝置之間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的，通過(guò)低頻來(lái)表征，在頻譜上容易與脈搏波信號(hào)發(fā)生混疊。基線漂移是由于被測(cè)對(duì)象的呼吸等生理活動(dòng)而產(chǎn)生的，屬于低頻噪聲；其中，最常見(jiàn)的基線漂移是由呼吸引起的，頻率一般在(0.2～3)Hz。高頻噪聲是在信號(hào)采集過(guò)程中產(chǎn)生的，主要是隨機(jī)噪聲和環(huán)境干擾(如：元器件的熱噪聲和電磁干擾等)。這些干擾會(huì)降低基于光電容積脈搏波的人體生理參數(shù)測(cè)量精度。關(guān)于高頻噪聲和運(yùn)動(dòng)偽差的消除，已有系統(tǒng)研究
中國(guó)醫(yī)療器械雜志 2014年1期2014-12-05
- 基于EMD去除心電信號(hào)基線漂移的探討
去除心電信號(hào)基線漂移，對(duì)運(yùn)動(dòng)心電基線漂移的去除效果明顯優(yōu)于其他傳統(tǒng)方法?！娟P(guān)鍵詞】EMD；MATLAB；基線漂移文章編號(hào)：ISSN1006—656X（2013）12-0094-01一、概述心臟病是一種經(jīng)常發(fā)生的慢性病，它有以下特點(diǎn)：發(fā)展比較緩慢、病情也非常的隱蔽、同時(shí)發(fā)病時(shí)危險(xiǎn)性非常高，是一種能?chē)?yán)重威脅到人類(lèi)生命的疾病。因此，對(duì)處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)時(shí)的運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行實(shí)時(shí)心電監(jiān)測(cè)，可以讓教練及時(shí)了解運(yùn)動(dòng)員的心臟情況，以便隨時(shí)調(diào)整運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練的量和度，可以很大程度上減少和防
商品與質(zhì)量·消費(fèi)研究 2013年12期2014-04-26
- 以向量夾角為判據(jù)的拉曼光譜基線校正
物質(zhì)都會(huì)造成基線漂移，尤其在動(dòng)態(tài)流質(zhì)樣品的拉曼光譜信息中基線漂移現(xiàn)象很?chē)?yán)重，從而對(duì)使用拉曼分析法進(jìn)行定性、定量分析的結(jié)果造成嚴(yán)重影響。在應(yīng)用拉曼光譜進(jìn)行定性、定量分析過(guò)程中，為減少基線漂移干擾，增強(qiáng)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)健性，需要對(duì)拉曼光譜進(jìn)行基線校正預(yù)處理。常用的減小基線漂移的算法有對(duì)光譜進(jìn)行一階、二階求導(dǎo)，歸一化，多項(xiàng)式擬合去趨勢(shì)算法［1］和小波高通濾波［2］。采用對(duì)光譜求導(dǎo)使光譜數(shù)據(jù)發(fā)生形變而失真。歸一化法可以消除顆粒大小，表面散射造成的雜散光影響，卻
分析儀器 2014年4期2014-03-26
- 基于提升小波的心電信號(hào)基線漂移的去除方法*
波的心電信號(hào)基線漂移的去除方法*李戰(zhàn)明①楊守祥①目的：避免傳統(tǒng)小波變換基于卷積算法中的冗余計(jì)算，同時(shí)去除心電信號(hào)(ECG)在采集中混入其中的基線漂移噪聲。方法：根據(jù)提升小波變換采取雙小波基函數(shù)結(jié)合的方法，經(jīng)分解、含噪聲子帶系數(shù)置零、逆變換形成去噪的心電信號(hào)。結(jié)果：運(yùn)用MATLAB環(huán)境對(duì)MIT-BIH數(shù)據(jù)庫(kù)提供的心電信號(hào)數(shù)據(jù)及基線漂移噪聲信號(hào)bw進(jìn)行去除基線漂移仿真驗(yàn)證，其基線漂移均被有效去除。結(jié)論：ECG信號(hào)經(jīng)該方法處理后其所含有的基線漂移噪聲被準(zhǔn)確去除，
中國(guó)醫(yī)學(xué)裝備 2014年3期2014-02-05
- 基于M allat算法的小波分解重構(gòu)的心電信號(hào)處理
心電信號(hào)中的基線漂移和肌電干擾的去除；同時(shí)該算法運(yùn)行速度快，使用比傳統(tǒng)的濾波器方便。1 小波分析M allat算法由于低信噪比心電信號(hào)的特征波與部分干擾信號(hào)（肌電干擾）的頻帶相互重疊，普通的頻帶濾波方法不能將兩者分開(kāi)。小波變換由于具有良好的時(shí)頻局部化特性，同時(shí)小波理論研究的不斷深入，非常有助于心電信號(hào)的處理。設(shè) WM為 VM在 VM-1中的補(bǔ)空間，即 VM-1=VM⊕WM，WM⊥VM，則 {WM}構(gòu)成一組相互正交的子間序列，即?M≠N有WM⊥WN，并且 L
電子設(shè)計(jì)工程 2012年2期2012-06-09
- 基于形態(tài)濾波的脈搏波信號(hào)基線漂移消除方法研究
干擾，其中，基線漂移是各種噪聲中對(duì)信號(hào)分析和診斷影響最大的，通常表現(xiàn)為緩慢變化的曲線，屬于低頻噪聲[1]。為避免它對(duì)脈搏波信號(hào)分析和進(jìn)一步處理時(shí)產(chǎn)生錯(cuò)誤的影響，必須在預(yù)處理中對(duì)其進(jìn)行消除。目前，用于去除基線漂移的方法主要有滑動(dòng)平均濾波、插值擬合法、自適應(yīng)濾波、小波變換法等?；瑒?dòng)平均濾波是根據(jù)噪聲信號(hào)和有用信號(hào)在頻帶分布上存在的差別，直接濾除低頻基線漂移干擾，但該方法容易造成脈搏波信號(hào)的低頻成分丟失，使濾波后的信號(hào)失真[2]。插值擬合法是以在脈搏波信號(hào)上找到