基于小波变换的EMGdi信号降噪方法研究

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时间:2019-05-23

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1、中山大学硕士学位论文基于小波变换的EMGdi信号降噪方法研究姓名:谢燕江申请学位级别:硕士专业:检测技术与自动化装置指导教师:杨智20090524摘要基于小波变换的EMGdi信号降噪方法研究专业:检测技术与自动化装置硕士生:谢燕江指导教师:杨智教授膈肌肌电(EMGdi)信号是人体最主要的呼吸肌肉膈肌在呼吸过程中产生的生物电信号,其中蕴含着膈肌生理活动状态和呼吸系统的功能特征等多种生理信息,是分析诊断呼吸疾病的重要的神经电生理学方法。EMGdi信号是一种微弱的、具有非平稳特性的生理信号,在采集过程中容易受到心电(ECG)信号的强烈干扰。ECG信号幅值高,其主频带(O.5

2、5Hz)与EMGdi信号的主频带(25—250Hz)存在重叠,严重影响EMGdi信号参数的提取与性能分析。因此,去除ECG信号干扰至关重要,也一直是实际问题研究中的难点。小波变换是研究非平稳信号的一种有效办法,具有时频局部化、多分辨率分析的特性。本文应用小波变换的分析方法,提出了两种EMGdi信号的降噪新方法,分别是:比例阈值滤波算法和结合心电定位的改进型比例阈值滤波算法。首先,对EMGdi信号及ECG干扰的进行时域、频域及小波变换时频域的各种特性分析研究;其次,分析现存小波系数处理方法的不适用性,根据EMGdi信号及ECG干扰系数分布的不同特点,提出了比例阈值滤波算

3、法;再次,分析直接的比例阈值滤波算法的不足,并进行处理对象上的改进,提出结合心电定位的改进型比例阈值滤波算法,即将阈值处理与心电干扰定位进行结合,针对性地只对干扰范围内的小波系数进行阈值处理,而以未受心电干扰部分的系数作为阈值算法构造的依据;最后,对两种阈值算法处理后的系数进行重构,得到去除ECG干扰后的EMGdi信号。对多组临床数据的处理和性能指标分析,以及与其他方法的处理比较,验证了本文提出的两种降噪方法的有效性和优越性。关键词:信号处理,小波变换,膈肌肌电,心电干扰,阈值算法,心电定位ABSTRACTResearchofEMGdiDenoisingBasedOi

4、l晰IveletTransformMajor:MeasuringTechnology&AutomatedEquipmentName:XieYanjiangSupervisor:Prof.YangZhiDiaphragmaticelectromyographic(EMGdi)signalisabiologicalsignalwhichisgeneratedbytherespiratorydiaphragm,themostimportanthumanrespiratorymuscles.Itcontainsavarietyofphysiologicalinformatio

5、naboutthestateofthediaphragmandtherespiratoryphysiologicalfunctions,andplaysanimportantpartinanalysisanddiagnosisofrespiratorydiseases.Asaweakandnon-stationarybioeleetricitysignal,EMGdiiseasilydisturbedbythestrongelectrocardiography(ECG)interferenceintheacquisitionprocess.ECGinterferenc

6、ehasthehi曲amplitude,anditsmainfrequencyband(0-55Hz)overlapswimtheEMGdisignal’Smainfrequencyband(25·250Hz).ThesetwoaspectsinfluencetheparameterextractionandperformanceanalysisofEMGdiseriously.Therefore,removingtheECGinterferenceisveryimportant,andalsomakesgreatdifficultyintheactualproble

7、mresearch.Wavelettransformisoneoftheeffectivemethodsinthenonstationaryrandomsignalsprocess,whichhasthecharacteristicsoftime—frequencylocalizationandmulti-resolutionanalysis.Applyingtheanalysismethodofwavelettransform,thispaperisdesiredtodesigntwonewmethodsofEMGdidenoising,propo

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