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论文编号 201707-125
论文题目 基于EMD-ICA的心冲击信号降噪研究
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作者之间用逗号“,”分隔,最后为实心圆点“.”,

示例1:原姓名写法:Albert Einstein,编入参考文献时写法:Einstein A.

示例2:原姓名写法:李时珍;编入参考文献时写法:LI S Z.

示例3:YELLAND R L,JONES S C,EASTON K S,et al.

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基于EMD-ICA的心冲击信号降噪研究

首发时间:2017-07-27

姜星 1   

姜星(1993),女,研究生,主要研究方向:生物医学电磁技术、信号测量与控制。

耿读艳 1   

耿读艳(1973),男,教授、硕导,主要研究方向:生物医学电磁技术、信号测量与控制。

付志刚 2   

付志刚(1965),男,副主任医师,主要研究方向:健康管理及战场救护方面研究。

张园园 1   
  • 1、河北工业大学电气工程学院,天津 300130
  • 2、解放军254医院,天津 300142

摘要:心冲击(BCG)信号是反映心脏机械运动的生理信号,能实现无束缚采集测量。但BCG信号微弱,易受干扰,测量时经常会淹没在噪声中。为了有效识别BCG信号,本文提出一种基于经验模态分解联合独立成分分析的BCG信号降噪方法。首先,将含噪BCG信号进行EMD分解,获得一系列按频率从高到低的固有模态分量(IMF),采用模态相关准则进行信号层与噪声层的判定;其次,将分界之上的IMF分量构建虚拟噪声通道,基于ICA算法对原始BCG信号进行盲源分离,从而得到降噪后的BCG信号;最后,利用快速傅里叶变换(FFT)计算功率谱密度(DSP),得到BCG信号降噪前后的信号特征。对比EMD降噪和小波降噪方法,计算各个方法降噪后与原信号的相关系数。结果表明本文方法降噪效果明显,且能有效还原BCG信号特征,说明本文方法的有效性。

关键词: 心冲击信号 经验模态分解 独立成分分析 模态相关 降噪

For information in English, please click here

BCG signal de-noising method research based on EMD and ICA

Jiang Xing 1   

姜星(1993),女,研究生,主要研究方向:生物医学电磁技术、信号测量与控制。

Geng Duyan 1   

耿读艳(1973),男,教授、硕导,主要研究方向:生物医学电磁技术、信号测量与控制。

Fu Zhigang 2   

付志刚(1965),男,副主任医师,主要研究方向:健康管理及战场救护方面研究。

Zhang Yuanyuan 1   
  • 1、School of Electrical Engineering, Hebei University of Technology, Tianjin 300130
  • 2、Liberation Army 254 Hospital,Tianjin 300142

Abstract:Ballistocardiogram (BCG) signal is a physiological signal, reflecting heart mechanical status. It can achieve non-binding acquisition measurement. However, BCG signal is so weak that it would often be interfered by superimposed noises. For measuring BCG signal effectively, this paper proposed a de-noising method of BCG signal based on empirical mode decomposition (EMD) and independent component analysis (ICA). Firstly, the noisy BCG signal is decomposed by EMD to obtain a series of intrinsic mode components (IMF) ranked by frequency in descending order, and the EMD mode was used to distinguish the boundary of noise and useful signal and remove the maximum noise. Secondly, the IMF components of above the boundary to construct virtual noise channel, and the blind source separated of the original BCG signal based on ICA algorithm to extract the de-noising BCG signal. Finally, the power spectral density (DSP) is calculated by using the fast Fourier transform (FFT) to obtain the signal characteristics before and after BCG signal de-noising. Compare the END and wavelet de-noising methods to calculate the mutual-correlation coefficient between the noise reduction and the original signal. The results show that this method is effective and also reconstructed the characteristics of BCG, which shows the effectiveness of this method.

Keywords: Ballistocardiogram signal empirical mod decomposition independent component analysis model correlation de-noising

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姜星,耿读艳,付志刚,等. 基于EMD-ICA的心冲击信号降噪研究 [EB/OL]. 北京:中国科技论文在线 [2017-07-27]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201707-125.

No.4739351121033515****

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