基于改进小波阈值-CEEMDAN算法的ECG信号去噪研究

摘要

为了剔除心电图(ECG)信号中的噪声,提出了一种基于改进小波阈值-CEEMDAN的去噪算法.首先对ECG信号进行CEEMDAN分解得到了一组由高频到低频分布的固有模态分量(IMF),然后根据相关系数法,对高频IM F分量进行改进阈值的小波去噪.对于低频IM F分量,再通过设定固定阈值,将低于该阈值的IM F分量确定为基线漂移信号并剔除,然后将去噪后的IM F分量和保留的IM F重构.实验结果表明,该算法相比经验模态分解(EMD)小波去噪和整体平均经验模态分解(EEMD)小波去噪算法效果更佳.