基于emd的心电信号去噪方法研究及实现验证

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时间:2019-03-17

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1、分类号TN925密级公开UDC621.38学位论文编号D-10617-308-(2016)-04031重庆邮电大学硕士学位论文中文题目基于EMD的心电信号去噪方法研究及实现验证英文题目ResearchandVerificationofECGDe-noisingmethodbasedonEMD学号S130401031姓名张磊磊学位类别工学硕士学科专业电子科学与技术指导教师林金朝教授完成日期2016年5月22日重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要移动通信技术的发展以及智能终端在软硬件性能上的提升,促使了远程心电医疗监护技术的进一步发展。自2009年IBM提出的“智慧地球”以来,很多人就

2、已经在加大对“智慧医疗”的研究,来解决医疗效率低、看病难、看病贵的窘状。其中,生命体征信号是一种微弱信号,具有强烈的非平稳性,信号的频谱与噪声相互重叠,对生命体征信号的处理是一个难点。心电信号是一个极其重要的生命体征信号,包含着人体心脏活动的所有信息,极易受环境的影响,所采集到的心电信号,常常伴随肌电干扰、工频干扰、基线漂移等干扰,严重影响了对心脏功能的准确判断。传统的小波去噪算法的自适应性差,而且也很难同时将高频部分和低频部分的噪声去除。经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)是一种自适应性强的时频处理方法,经过近十七年发展,在各个领域都倍

3、受青睐。本课题提出了一种基于EMD的心电信号噪声去除方法,主要有以下两方面内容:1.设计一种基于EMD的心电信号噪声去除算法。其中主要包括设计本征模态函数(IntrinsicModeFunction,IMF)的噪声评价系数,找出噪声主导的IMF和有用信号主导的IMF;设计类小波阈值滤波器处理高频噪声主导的IMF;设计数学形态学滤波器处理有用信号主导的IMF。结合美国麻省理工学院MIT-BIH心电库中的心电数据,对算法进行仿真。实验结果表明,与小波去噪算法和数学形态学去噪算法相比,本课题的去噪算法能够同时去除心电信号的高频和低频噪声,自适应性更强,去噪效果更好。其中,去噪后的信号

4、质量最好,信噪比SNR和与标准心电信号的相关系数AC最高,均方根误差RMSE最低。2.实现智慧医疗系统中的心电信号处理功能。在智能终端上,将基于EMD的心电信号去噪算法实现。其中,包括数据读取设计、波形显示设计和ECG滤波设计。最后对软件进行性能评估,测试结果表明,APP软件去噪效果好。整个系统小巧、便携、可移动性强。关键词:智慧医疗,心电信号,数学形态学,小波变换,经验模态分解,智能终端I重庆邮电大学硕士学位论文AbstractAbstractThedevelopmentofmobilecommunicationtechnologyandimprovementofintell

5、igentterminalinthesoftandhardwareperformancearecontributingtothefurtherdevelopmentofECGmonitoringtechnology.SinceWiseInformationTechnologyof120(WIT120)wasputbyIBMin2009,tosolveembarrassmentthatourhealthcareislowefficiencyandmedicaltreatmentisdifficultandexpensiveverymuch,ourcountryhasbeentoi

6、ncreasetheresearch.TheprocessingofphysiologicalsignalsisahardprobleminthewholesystemofWIT120,withthestronglyweakandstrongnon-stationaryECGsignalandtheoverlappingfrequencyspectrumbetweenthenoiseandsignal.TheECGsignal,aimportantphysiologicalsignal,containsallinformationofthehumanheartactivity.

7、TheECGsignaliseasytobeinterferedbytheenvironment,sotheprocessofECGsignalacquisitionoftenaccompaniedbyalotofinterferencethatimpactonheartfunctionaccuratelyjudgement,suchasthebaselinewandernoise(BW),electromagneticinterference(EMI)andelectromyography

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