噪声降低和QRS检测在ECG信号使用EEMD与修改的Sigmoid值

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 信号处理 信号处理

背景情况:

• 电心电图 (ECG) 信号对于诊断心脏疾病至关重要.
• 电脑心电图信号中的噪声可以掩盖重要的诊断特征,需要有效的无声化技术.

研究的目的:

• 为心电图信号提出新的降噪和QRS检测算法.
• 使用实证模式分解 (EMD),集体实证模式分解 (EEMD) 和修改的西格门功能 (MSTF) 来增强心电图信号处理.

主要方法:

• 使用EMD和EEMD将噪声的ECG信号分解为内在模式函数 (IMFs).
• 在IMF中,MSTF用于降低噪音和QRS复合维护的应用.
• 清洁心电图信号的重建和特征点 (P,Q,R,S,T峰) 的检测.

主要成果:

• 在MIT-BIH心律失常数据库上验证,添加了添加式白色高斯噪声 (AWGN).
• 使用SNR_out,MSE,RMSE,SNR_imp和PRD进行定量评估.
• 与波形拒绝,EMD-Conv,EMD-Conv,ST和CEEMDAN-HIT相比,在拒绝性能方面取得了显著的改进.

结论:

• 拟议的算法有效地消除了心电图信号,实现了高的SNR_imp值 (例如,在2dB SNR_in的特定异常记录中,12.22dB和11.58dB).
• 开发的方法为临床心电图信号分析和降噪提供了强大而有效的工具.