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，國內(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，由加速度通過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)備周圍環(huán)境的交流電引起，可通過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，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)偏離正常基線，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
中國醫(yī)學(xué)物理學(xué)雜志 2021年12期2022-01-07
- 聚類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
- 基于差分過零檢測(cè)法的QRS波群識(shí)別方法
號(hào)通過自適應(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)閾值的選擇依賴性較高，閾值設(shè)置過低可能會(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開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：中圖分類號(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MIT-BIH數(shù)據(jù)庫中實(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)程基線漂移問題，國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量研究。我國周雍年等[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%以內(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
值濾波器過濾基線漂移，有效地解決了ICA運(yùn)算周期長(zhǎng)，分離過程易發(fā)散的問題。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(中國科學(xué)院 合肥物質(zhì)科學(xué)研究院，安徽 合肥 230031)為滿足可穿戴便攜測(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)、說話等動(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，心臟疾病是嚴(yán)重威脅人類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噪聲信號(hào)，無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)，再從原始信號(hào)中移除基線漂移信號(hào)，完成基線漂移信號(hào)噪聲修正.選取多種類型測(cè)試數(shù)據(jù)（包括心電信號(hào)與噪聲數(shù)據(jù)）來驗(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
沈陽工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào) 2016年6期2016-12-10
- 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)這一問題，首先通過計(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)問題，通過合理選擇EMD分解層數(shù)來改進(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)庫中較為潔凈的心電數(shù)據(jù)段，人為疊加心電常見噪聲信號(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*王曉東 李丙玉 周鵬驥(中國科學(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)采集的過程中存在著由人體呼吸和儀器本身熱噪聲等帶來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)稱值符合得很好，在進(jìn)行電荷量測(cè)量時(shí)不存在問題；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)，本文提出了兩類新的數(shù)據(jù)處理策略，一類是多站增強(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，通過低頻來表征，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，是一種能嚴(yán)重威脅到人類生命的疾病。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)象很嚴(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。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