基线漂移_参考网

脉搏波信号预处理方法研究

声干扰,存在基线漂移的情况。因此,脉搏波信号预处理聚焦于解决上述两个问题:高频噪声干扰和基线漂移。对于高频噪声的去除,数字滤波器和小波阈值滤波器由于其使用简便、滤波效果较好,算力需求比目前流行的各类智能算法小,被广泛使用[4-8]。但设计的数字滤波器较复杂时,滤波后的信号可能会有一定的失真,需要进一步改进;使用小波阈值滤波器时许多关键参数需要人为确定,难以达到最佳滤波效果,需要进一步探讨。对于基线漂移的去除,常采用滤波器去除[9]、小波变换去除[10-11

测控技术 2023年7期2023-08-12

集成GNSS 和加速度计的实时变形监测系统研制

速度计会受到基线漂移误差的影响，这些误差是仪器的倾斜旋转或环境变化引起[4-5].带有基线漂移的加速度值经过积分后得到的速度和位移会明显偏离真实的速度和位移[6].不少学者研究了加速度计基线漂移校正方法[7-9]，这些方法通常需要外部信息作为参考或延长观测时间估计基线漂移，且恢复的位移结果仍然存在一定的偏移，很难应用于实时高精度变形监测.对于GNSS 技术，实时精密单点定位(PPP)技术因定位精度高、单站作业、灵活方便，在收敛后可以达到厘米级甚至毫米级的精

全球定位系统 2023年3期2023-07-31

基于聚类分析的心电信号基线漂移去除方法

信号中包含有基线漂移成分。基线漂移是一种低频信号，而心电信号自身也含有十分丰富的低频成分，基漂漂移会叠加并掩盖有用的低频成分。基线漂移的存在会对后续分析、识别和诊断在心电信号(ECG)采集的过程中，由于被试者的呼吸运动，测试电极与人体皮肤之间接触阻抗变化以及采集设备性能温度漂移等因素影响，会使得产生较大影响，为保证医学诊断的准确性，基线漂移应在心电信号预处理中予以消除。近年来，国内外学者针对心电信号基线漂移的消除提出了很多新方法。林金朝等[1]提出了基于改

中国测试 2022年9期2022-10-14

一种移动便捷式心电采集系统的设计

心电信号上为基线漂移、50Hz 干扰和高频干扰。4.1 基线漂移心电信号的基线漂移是指心电信号的基线在某个数值附近缓慢上下飘动。漂移的频率一般在0～0.2HZ。基线漂移会导致波形识别和特征提取的误差增加。处理方法主要分为小波变换法、曲线拟合和传统高通滤波三种。小波变换继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想是时间频率的局部化分析，能自适应时频信号分析的要求[4]。小波变换虽然可以很好地消除基线漂移，但是计算量太大。曲线拟合法是使用曲线拟合出心电信号的基线，然

电脑知识与技术 2022年24期2022-09-21

地震加速度时程在时域和频域积分中的对比分析

有较为明显的基线漂移现象，且随着时间的推移，漂移现象越来越严重；频域积分的初始值不为零。但是整体趋势是与初始加速度信号相一致的。图2 时域和频域内速度积分信号由图3可知，时域有着非常明显的基线漂移现象，使得位移积分信号完全变形；频域积分的初始值依旧不为零。而二者与初始加速度信号的整体趋势已经不再保持一致。图3 时域和频域内位移积分信号可见，由加速度通过积分得到的速度信号2种方法基本上可以“保真”，而由加速度通过二次积分得到的位移信号则较为“失真”。因此，需

科技创新与应用 2022年23期2022-08-30

基于经验小波变换的心电信号基线漂移噪声去除预处理方法研究

、肌电干扰、基线漂移等[3]。其中，工频干扰的频率主要集中在50 Hz左右，主要是由设备周围环境的交流电引起，可通过50 Hz陷波器对其进行滤除；肌电干扰的频率为5~2 000 Hz，主要表现为快速变换且不规则的波形，如小芒刺一般，主要是由受试者紧张或者室温太低所致；基线漂移的频率集中在1 Hz以下，约0.1 Hz，因其与ECG信号中S-T段频谱相接近，易导致S-T段ECG信号失真，产生的主要原因为受试者呼吸不稳、肢体活动、电极板与皮肤接触不良等。基线漂移

医疗卫生装备 2022年6期2022-07-15

基于中值滤波的铁磁材料缺陷漏磁检测信号处理

现高频噪声和基线漂移信号，这些噪声信号会严重影响缺陷反演的精度，因此对漏磁信号的处理是漏磁检测中极为重要的一步。处理漏磁信号中的高频噪声常用的方法有低通滤波器[7]、小波变换法[8-11]、中值滤波[12-14]、形态滤波[15-17]等；处理低频噪声可用拟合法[18-19]、中值滤波、高通滤波[20]、形态滤波等。对于噪声来源比较复杂的高频噪声用低通滤波器处理效果不理想；小波变换在过滤噪声时其滤波效果受所建的模型与先验信息的影响较大[21]。对于低频噪声

电测与仪表 2022年3期2022-03-16

心电信号去噪效果的评估与分析

响，从而产生基线漂移、肌电干扰和工频干扰[2-4]，这些干扰会对心电信号的特征参数造成破坏，使心脏诊断无法正常进行，甚至造成严重的医疗事故。因此，心电信号的去噪技术一直是学者们研究的热点，近年来，随着信号处理技术的快速发展，对心电信号的去噪方法逐渐走向成熟，根据3种噪声（基线漂移、肌电干扰和工频干扰）频率分布不同的特点，每种噪声主要采用单独的算法进行去噪处理，目前，常用来处理基线漂移的算法有：小波变换法、中值滤波法和形态学滤波法，常用来处理工频干扰的算法有

计算机工程与应用 2022年1期2022-01-22

基于EMD与IMF分量统计特性的ECG去噪

括工频干扰、基线漂移噪声和肌电干扰噪声等［2-3］。其中，50 Hz工频干扰可利用陷波器有效地去除；基线漂移噪声的频率一般低于1 Hz，表现为ECG 信号偏离正常基线，并呈现缓慢波动的特点；肌电干扰噪声的频谱较宽，频率一般为5 Hz～2 kHz，与ECG 信号频谱重叠。一般表现为ECG 信号上的高频噪声，使得P、QRS、T特征波局部失真，难以识别［4-6］。针对ECG 信号噪声特点，相关文献提出了许多线性和非线性信号处理方法去除ECG 信号噪声。这些方法主

中国医学物理学杂志 2021年12期2022-01-07

聚类分析在消除轮轨力信号基线漂移中的应用

信号中会出现基线漂移的干扰[2]，基线漂移的出现影响了后续的轮轨力信号的定量分析以及对列车运行状态的安全评估，所以必须予以去除。去除基线漂移方法在心电图信号处理[3-4]，脉搏信号处理[5]，眼电图处理[6]等生物医学领域中广泛应用，在光学测试[7]和地震监测[8]中也有了相关的文献论述。而针对轮轨力信号降噪和基线漂移的消除，目前国内外较少涉及。文献[9]中提出了基于分段数据中值聚类的算法，该算法将信号数据分成很多分段，取分段数据的中值，将中值的时间间距与

计算机测量与控制 2021年11期2021-12-01

基于LaFeO3-V2O5复合材料的高稳定性SO2气体传感器*

，定义传感器基线漂移率Bd如式(3)所示Bd=|(Rdn-Rd1)/Rd1|×100 %(3)式中Rd1为第1次测试的基线电阻，Rdn为第n次测试的基线电阻(n=5)图7为不同温度下传感器重复测试50×10-6SO2的基线漂移率。由图7可知，L100的基线漂移率在250 ℃时达到最大值181.61 %。V100基线漂移率在450 ℃达到最大值14 %左右，其余三种传感器均不超过50 %，由此表明V2O5的复合能够明显降低基线漂移率。但是，并非V2O5含量越

传感器与微系统 2021年10期2021-10-15

基于差分过零检测法的QRS波群识别方法

号通过自适应基线漂移滤波器，去除信号的直流偏置，得到在0值附近上下波动的心电信号。其次将信号通过11Hz巴特沃斯低通滤波器，滤除工频干扰、抑制肌电干扰对信号的影响。然后对信号进行一阶和二阶差分，分析一阶差分后数值的概率分布确定用于检测R峰的阈值，再通过二阶差分依次找到S谷和Q谷，最后依据采样频率算出心率和Q、R、S波的波长，提取波形特征，送入后续的疾病检测方法。图1 基于差分过零检测的QRS波检测方法流程图2.1 心电信号预处理2.1.1 自适应基线漂移滤

电脑与电信 2021年7期2021-10-15

井下瞬变电磁探测信号基线漂移校正方法

度。为了消除基线漂移现象，需要对测试曲线进行温度补偿。传统的温度补偿方法是在仪器探头附近增加温度传感器，利用温度传感器监测井下温度变化，通过对不同温度下的接收信号进行刻度，实现瞬变电磁信号的温度补偿，进而消除曲线中的基线漂移现象[8]。该方法利用井温对测试数据进行刻度，获取不同探测深度的感应电动势，但刻度过程会引入一定的误差，且当探头数较多时，进行温度补偿所需的数据量过大，往往难以实现。此外，曲线拟合法[9]、小波变换法[10]、形态学滤波法[11]等也常

现代电子技术 2021年7期2021-04-08

基于无损约束降噪自动编码器的心电信号降噪

降噪效果，将基线漂移、电极干扰和肌电干扰3类噪声按一定的信噪比叠加到心电信号中[13]。2.2 评价指标本文选择信噪比(signal-to-noise ratio，SNR)和均方根误差(root mean square error，RMSE)来评价降噪算法的性能[1]。若Xn表示输入的心电信号，Xc为经过去噪后的ECG，则信噪比定义式如式(7)所示(7)SNR代表的是干净心电信号与噪声间的比值，单位为分贝(dB)，是评估信号质量的一项常用指标，其数值越高意

计算机工程与设计 2020年9期2020-09-29

结合CEEMDAN与改进区间阈值的ECG降噪研究

文提出的解决基线漂移的方法，也有效解决了低频噪声干扰的问题.2 基于CEEMDAN的ECG分解与阈值2.1 CEEMDAN分解含噪声的数字信号x(t)可以描述如下：(1)CEEMDAN方法是基于EMD的一种优化的分解算法，具体步骤如下：1)在信号x(t)中添加不同幅值高斯白噪声nk(t)得到若干新的信号，xk(t)=x(t)+σknk(t).2)利用EMD方法对xk(t)进行分解得到他们的第一个IMF，然后计算他们的平均值：(2)4)记Ej(•)为对信号进

小型微型计算机系统 2020年8期2020-09-07

基于心动周期和经验模式分解的心电信号去噪处理

、肌电干扰和基线漂移等。工频干扰一般通过50/60 Hz 陷波器即可以很好地消除，而对于肌电干扰和基线漂移的消除，很多学者持有不同的意见并提出了许多的方法，其中主要包括传统滤波器法、小波阈值法以及经验模式分解（Empirical mode decomposition，EMD）法等。由于ECG 与其噪声，特别是肌电干扰噪声的频带相互重叠，采用传统滤波器法进行去噪处理会使得去噪误差较大，许多有用的信号被滤除。小波阈值法对阈值的选择依赖性较高，阈值设置过低可能会

数据采集与处理 2020年4期2020-08-11

基于PPG信号的运动伪影去除算法研究进展

PPG信号;基线漂移DOI： 10. 11907/rjdk.191753开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中图分类号：TP312文献标识码：A文章编号：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

软件导刊 2020年4期2020-06-19

利用形态滤波去ECG基线漂移的简单方法

一般要经过去基线漂移等预处理。去ECG基线漂移方法较多，文章利用形态滤波的方法，根据心电信号中各特征波形的时间宽度，选择合适尺寸的结构元素对含基漂ECG信号进行滤波处理，滤除QRS波群及P、T波等特征波形，然后利用平滑滤波得到基漂信号，最后利用原始ECG信号减去基漂信号，从而去除基线漂移。该算法计算简单、实时性好，在Matlab平台上经过MIT-BIH数据库中实际ECG信号的验证，去基线漂移效果较好。心电信号（ECG）由于呼吸运动、电极与皮肤之间接触阻抗以

中国医疗器械信息 2019年21期2019-12-12

基于形态学消除心电信号基线漂移方法的研究*

导致心电信号基线漂移［1］。基线漂移一般是频响小于1 Hz 的低频扰动，通常表现为缓慢变化的曲线。基线漂移对ECG 信号的正确分析和进一步处理有较大影响，应在心电信号预处理中予以消除。目前去基线漂移的方法较多，有直接采用有限冲激响应（finite impulse response,FIR）和无限冲激响应（infinite impulse response,IIR）高通滤波方法去基线漂移的，该方法往往导致ECG 信号的低频成分损失而引起ST 段失真［2］；有

中国医学工程 2019年9期2019-12-05

基于形态学的滤波消除泥浆脉冲信号基线漂移

信号常常存在基线漂移现象。随钻泥浆脉冲信号解码中，消除信号的基线漂移是重要的预处理工作，直接关系到后期解码的正确率，是泥浆脉冲信号解码技术的关键环节[1][2][3]。形态学滤波消除信号基线漂移的研究多见于医学中的心电信号去噪，其效果好、适应性强、计算量较小[4][5][6][7]。医学心电信号和脉搏信号均具有规律性强的特征。但泥浆脉冲信号PPM编码信号占空比变化较大，同时还需考虑泥浆脉冲信号噪声干扰的随机性以及信号处理的实时性要求。因此，针对泥浆脉冲信号

石油天然气学报 2019年4期2019-09-02

简单整系数滤波器在实时心电信号处理中的应用

心电信号中的基线漂移和工频干扰，该滤波器易于程序实现，且运算简单、计算量小，适合单片机对实时心电信号进行数字滤波处理。关键词：简单整系数滤波器;心电图;工频干扰;基线漂移中图分类号：TH814 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2019）05-0113-020 引言心电图是从人体体表采集的心脏每一心动周期所产生的电活动变化，其信号频率成分一般在0.05-100Hz的范围内，电压幅值也比较微弱，一般为毫伏级。在采集心电图的过程中，由于人体的分布电

数字技术与应用 2019年5期2019-08-26

地震波基线漂移校正及结构地震响应分析

往存在明显的基线漂移现象。以神户地震为例，其加速度及计算位移曲线如图1、2所示。针对地震加速度时程基线漂移问题，国内外学者进行了大量研究。我国周雍年等[3]和于海英等[4]提出用加速度时程减去拟合的时程零线，在进行滤波处理，其本质是认为零线漂移从始至终存在并保持稳定，未考虑低频噪声及人为等因素造成的影响；Iwan等[5]提出把加速时程分为3段，每一段基线偏移是不同常量，由磁滞效应引起的极限偏移发生在中间段强震部分。Iwan认为基漂现象可能由加速度大于50

水资源与水工程学报 2019年2期2019-05-17

心电信号预处理方法研究

到工频干扰、基线漂移及肌电噪声等干扰，给临床医学诊断造成极大的困难。在传统的基线漂移去除方法中，主要采用样条插值，多项式拟合估计基线漂移，从而消除估计的噪声[1]，有学者在此基础上，提出一种改进的心电信号滤波算法，能适应更宽范围的基线噪声频率分布[2]，此算法实现复杂，算法效率低。采用经验模态分解的方法，选择最优EMD分解层数改进基线漂移的去除方法[3]，有学者在此基础上，根据变分模态分解理论，去除心电信号中的含有基线漂移成分的模态分量，有效去除基线漂移干

中国医学工程 2018年12期2019-01-28

一种实时心电监测系统设计

电检测信号的基线漂移和低频噪声干扰等问题，从微弱电信号中拾取到有效心电信号。采用整形缩放和阈值设置来提取波形数据的特征，实验测试结果与医院心电测试仪误差在±1%以内。关键词：心电监测；单导联； AD8232模块；系统设计；嵌入式处理器；基线漂移中图分类号： TN931+.3?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）22?0098?05Abstract： In view of the high cost of the re

现代电子技术 2018年22期2018-11-13

基于小波变换的QRS波特征提取算法研究与实现

2.1 去除基线漂移干扰心电信号频率通常分布在0.05～100 Hz，基线漂移频率不大于0.3 Hz[9]。MIT-BIH Arrhythmia Database数据样本噪声来源主要是基线漂移，采用小波变换去除基线漂移干扰，主要有以下3个步骤：步骤1确定小波分解层次，并进行分解计算。MIT-BIH Arrhythmia Database中的心电数据样本采样频率为360 Hz，根据采样定理，心电信号的最高频率为180 Hz，对心电信号进行8层分解，可以得到心

自动化与仪表 2018年9期2018-10-23

心电信号中基线漂移的去除方法比较及算法实现

的微弱信号。基线漂移一般是由于人体呼吸、电极运动等引起，其一般小于1 Hz[1]。常用的去除方法有中值滤波法[2]、小波变换法[3]、形态学滤波法[4]等。本文简单介绍了几种常用方法并用Matlab实现。以下用于处理的原始心电信号是截取自MIT-BIH数据库的序号为103和114两种数据中的一段数据，我们通过对比基线漂移严重和微弱两种情况，比较各种方法的优劣之处，其中103为较严重漂移的心电数据，114为漂移较为微弱的心电数据。1 方法1.1 中值滤波法中

中国医疗器械杂志 2018年5期2018-10-11

基于形态滤波的反射式脉搏去噪方法研究

滤波，分离出基线漂移，并通过低通滤波分离出高频分量。实验结果表明，该方法能实时有效地对反射式脉搏信号进行去噪，处理效果优于传统算法。关键词：脉搏波；基线漂移；形态滤波；结构元素；反射式脉搏；去噪方法中图分类号： TN911.4?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）18?0158?04Research on reflective pulse denoising method based on morphologica

现代电子技术 2018年18期2018-09-12

基于相关性评估与FastICA的实时心电信号提取算法

值滤波器过滤基线漂移，有效地解决了ICA运算周期长，分离过程易发散的问题。1 基于FastICA的心电信号分离模型1.1 基于负熵最大化的FastICA算法ICA的基本模型如图1所示。图1 ICA基本模型ICA算法的核心思想是通过不断更新分离矩阵W，使得到的估计值更接近真实的源信号。本文使用了基于负熵最大化的FastICA算法[7]，该算法以负熵来度量非高斯性，从而判断分离结果间的相对独立性。当负熵达到最大时，表明已完成对各路独立信号的分离。基于负熵最大化

传感器与微系统 2018年8期2018-08-03

改进的经验模态分解法去除脉搏波基线漂移

在肌电干扰、基线漂移和高频噪声等干扰噪声[3]。在采集脉搏波的过程中，测试者肌肉发生抖动产生肌电干扰，具有随机性，频谱特性和白噪声相似。基线漂移是由测试者的呼吸运动和与皮肤接触时不同的受力产生的，频率一般在0.2～0.3 Hz，属于低频干扰噪声[4]。高频噪声主要是随机噪声和环境干扰，如电子设备产生的热噪声，且噪声幅度随环境变化而改变[5]。脉搏波中高频噪声和肌电干扰的去除在文献6中已经有具体有效的研究[6]，本文研究脉搏波中基线漂移的去除。去除脉搏波信号

计算机测量与控制 2018年7期2018-07-27

基于形态学的自动驾驶仪振动信号基线漂移去噪

出的信号存在基线漂移，这对后续信号特征的提取产生了很大影响。因此，有必要对振动测试信号进行有效的滤波处理。为了抑制基线漂移，最常用的方法是通过一个高通滤波器去除采样数据中的漂移噪声[2-3]。但是当基线漂移非常严重时，这种方法的去噪效果并不理想。潘超等[4]将传统的多项式算法进行改进，用于校正长周期加速度信号中的基线漂移，但是在进行降维时，这种方法容易丢失信号的有用成分。Morita和Kitagawa[5]利用一系列模拟光谱研究了扰动相关移动窗口二维基线漂

北京航空航天大学学报 2018年5期2018-06-04

基于无模型自适应控制的心电基线漂移抑制方法

、肌电干扰、基线漂移等，在各种噪声中对信号影响最大的是基线漂移嗓声。而心电信号是临床诊断心电疾病的重要依据，存在基线噪声会影响医疗的准确性[1-3]，因此，在ECG检测识别过程中，消除基线漂移具有极其重要的实用价值和临床意义[4-5]。目前已经有许多去除心电信号中的基线漂移方法的报道。如中值滤波法[6-7]，它结构简单，易于实现，但是计算出来的基线精度不高。如有限长单位冲激响应（Finite Impulse Response，FIR）滤波[8-9]，虽然F

中国医疗设备 2018年4期2018-05-08

心电信号的预处理算法分析

断。1.3 基线漂移基线漂移是由于在心电信号采集过程中人体的微动或呼吸导致电极的接触不良，引起电极与人体间的电阻变化进而使得心电信号波形发生形变。基线漂移属于超低频信号，其频率一般低于1Hz，在心电信号上表现为一个缓慢的叠加过程[2]。基线漂移的频率与心电信号的ST段存在重叠，而ST波段是作为诊断心肌缺血、心肌梗塞等疾病的重要依据，因此对基线漂移的滤除具有重要的意义。2 心电信号的预处理心电信号的预处理是对心电信号中的噪声滤除的过程，当前主要有硬件和软件两

现代计算机 2018年7期2018-04-24

基于CEEMDAN和小波阈值的ECG去噪算法研究

MF分量即为基线漂移信号，直接剔除；最后将经过小波阈值去噪的IMF分量与剔除基线漂移之后的其他IMF分量一起进行合并重构，实现ECG信号的去噪和基线校正。用所提算法对MIT?BIH心电数据库中的ECG信号进行去噪处理，结果表明ECG信号中的随机噪声得到很好的抑制，同时获得了良好的基线漂移校正效果。关键词： ECG信号； CEEMDAN； 小波阈值； 随机噪声； 基线漂移； 去噪算法中圖分类号： TN911.4?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?

现代电子技术 2018年7期2018-04-04

基于EMD和SVD的光电容积脉搏波信号去噪方法

集过程中存在基线漂移和高频噪声会给后续人体生理参数的测量带来困难，因此消除噪声干扰是准确进行相关生理参数测量的关键问题。提出一种结合经验模态分解和奇异值分解的去噪方法。该方法采用经验模态分解将光电容积脉搏波信号分解为若干个固有模态函数，通过功率谱密度判断代表基线漂移信息的固有模态函数获得基线漂移曲线；使用奇异值分解处理光电容积脉搏波信号中的高频噪声，针对传统的差分谱法无法准确识别奇异值有效阶次的不足，提出加权能量贡献率的方法选取奇异值的有效阶次。实验结果表

现代电子技术 2018年4期2018-03-07

面向可穿戴设备的脉搏波基线漂移去除算法

设备的脉搏波基线漂移去除算法许金林，李晓风，李皙茹，元沐南(中国科学院合肥物质科学研究院，安徽合肥 230031)为满足可穿戴便携测量实时性分析的要求，在广义数学形态学滤波算法的基础上，提出了一种简化的PPG(photoplethysmography)基线漂移去除算法。该算法在应用广义形态滤波器算法与简化的形态滤波算法对红外发射管与环境光学传感器所采集人体的PPG信号进行处理的基础上，对校正后的信号进行相似度计算，然后应用静态波峰识别算法分别进行心率值

计算机技术与发展 2017年11期2017-11-20

表面肌电信号的降噪处理*

以工频干扰、基线漂移、白噪声等干扰尤为严重。通过分析噪声干扰的特点，结合表面肌电信号特征，选取频谱插值法在频域内消除了工频干扰；利用形态学滤波的开闭运算得到基线漂移特征，从而滤除了基线漂移；基于经验模态分解(EMD)得到的本质模态函数分析消除了白噪声。实验结果表明：上述滤波方法在不损坏有用信号的前提下，可以实现较为满意的滤波效果。表面肌电信号； 频谱插值； 形态学滤波； 经验模态分解0 引 言在人体进行抓握、运动、说话等动作时，大脑会向神经元发送信号，神经

传感器与微系统 2017年7期2017-08-09

MP算法在去除脉搏基线漂移中的应用

法在去除脉搏基线漂移中的应用王利（宝鸡文理学院 电子电气工程系，陕西 宝鸡 721013）脉搏信号是医学研究与临床诊断的重要参考依据。针对其在采集过程中极易受到基线漂移的干扰，提出使用MP算法消除脉搏信号中的基线漂移，并将结果与EMD算法的消噪结果进行了比较。仿真结果表明与EMD算法相比，MP算法不仅能够很好的抑制基线漂移，还可以有效的保留脉搏信号的波形特征。匹配追踪；脉搏信号；基线漂移；消噪脉搏信号蕴含了丰富的心血管系统的生理病理信息，是表征人体心血管系

电子设计工程 2017年9期2017-05-13

心电信号预处理数字滤波器的设计与分析

中工频干扰和基线漂移两种主要噪声，设计了基于经典法的切比雪夫I型、整系数IIR以及基于布莱克曼窗的FIR陷波器抑止工频干扰，并且还设计了巴特沃斯和基于z平面的简单极点法的高通滤波器对范围在0.15～1.5 Hz的基线漂移低频干扰信号的滤除.通过对时域和频域观察的滤波结果显示，这些滤波器均能有效滤除干扰.心电信号；工频干扰；基线漂移；数字滤波器0 引言近年来，心脏疾病是严重威胁人类生命的重大疾病之一.心电图检查是临床诊断上研究心脏和心血管疾病必不可少的手段之

淮北师范大学学报(自然科学版) 2017年1期2017-04-19

自适应拉曼光谱成像数据去噪及其在植物细胞壁光谱分析中的应用

成像数据存在基线漂移与宇宙射线干扰峰两类噪声信号，无法直接用于光谱分析研究，必须去除。现有单光谱去噪方法处理结果不稳定、可重复性差。针对这一问题，本研究提出了一种自适应拉曼光谱成像数据新型去噪法，采用优化的自适应迭代惩罚最小二乘法（Adaptive iteratively reweighted penalized leastsquares，airPLS）和基于主成分分析（PCA）的干扰峰消除算法修正光谱基线漂移和宇宙射线干扰峰，具有输入参数少、光谱失真小、

分析化学 2016年12期2017-02-04

自动机振动信号去基线漂移

机振动信号去基线漂移原 平（山西机电职业技术学院汽车工程系，山西长治046000）针对高速自动机振动信号中工作信号频率高，因低频背景噪音、传感器线头松动等原因引起的基线漂移信号频率相对较低的固有特点，采用小波多分辨率分析方法对实测自动机信号进行分解重构，去除基线漂移，对去除基线漂移前后的信号进行小波包特征提取并将特征进行对比，结果表明该方法不仅有效地去除了自动机振动信号中的漂移信号，而且较好地保持了自动机信号的原有形态，为特征提取、故障诊断工作提供了便利。

装备制造技术 2016年11期2017-01-09

基于空域追踪算法的基线漂移信号噪声修正*

域追踪算法的基线漂移信号噪声修正*谢芳娟，朱淑云（南昌大学 科学技术学院，南昌330029）为了消除基线漂移信号噪声对信号的干扰影响，提出一种基于空域追踪的修正算法.通过非线性滤波器从原始信号中粗提出基线信号，利用多步迭代微分算子从基线漂移信号中分解出更加精准的基线信号，再从原始信号中移除基线漂移信号，完成基线漂移信号噪声修正.选取多种类型测试数据（包括心电信号与噪声数据）来验证算法的有效性，结果表明，同传统的四种基线漂移信号修正算法相比，所提出的算法可以

沈阳工业大学学报 2016年6期2016-12-10

基于基线漂移校正的旅行时间预测模型*

73)基于基线漂移校正的旅行时间预测模型*朱广宇1,2,3杜崇1,2张彭4(1. 北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室, 北京 100044; 2.北京城市交通协同创新中心,北京 100022; 3.上海交通大学,系统控制与信息处理教育部重点实验室, 上海 200240; 4.北京市交通发展研究中心城市交通运行仿真与决策支持北京市重点实验室, 北京 100073)路段旅行时间及其预测值是管理部门实施交通流组织,提供交通信息服务的重要依

华南理工大学学报（自然科学版） 2016年8期2016-11-02

基于EEMD和自适应滤波的手指心电信号基线漂移消噪算法

手指心电信号基线漂移消噪算法殷成龙1张晓红1叶海慧21.杭州电子科技大学通信工程学院，浙江杭州 310018 2.浙江大学医学院附属妇产科医院，浙江杭州 310006针对手指心电数据的基线漂移问题，提出了一种新的联合集合经验模式分解（EEMD）和自适应滤波的信号去噪方法。首先，采用EEMD将含噪信号分解为若干个固有模态函数（IMF）。其次将分解后高阶IMF分量进行重构。然后用零相位滤波对重构信号进行处理，去除其中的高频信息，作为自适应滤波器的参考输入信

移动信息 2016年4期2016-10-13

冲击信号零漂修正的冲击响应谱互相关系数分析

的影响，存在基线漂移现象，进而影响到后续的数据分析处理。针对这一问题，首先通过计算冲击信号的冲击响应谱，提出正负冲击响应谱互相关系数的定义，利用互相关系数开展检测基线漂移程度、检验修正效果等工作；其次，提出利用响应谱互相关系数为重构条件的自适应经验模式分解(EMD)漂移修正新方法，并与其他方法进行了比较。在对某机枪自动机动作过程中的冲击振动基线漂移信号分析和验证，数据结果表明，冲击响应谱互相关系数较传统的响应谱低频斜率等响应谱特征值，更能准确有效的表征基线

振动与冲击 2016年16期2016-09-18

基于小波变换的轮轨垂向力信号降噪

信号中存在的基线漂移和随机白噪声，提出基于小波变换的去噪方法：采用db 6小波基，根据小波多分辨率分析理论，以大尺度分解的逼近分量估计基线漂移成分，从而消除基线漂移；对于随机白噪声则是运用小波阈值去噪法，先根据离散有限序列的自相关函数确定小波分解的最优分解层数，然后采用最小最大阈值以及硬阈值函数，从而实现对白噪声的滤除。仿真与实测数据分析都表明该去噪法能达到比较理想的效果。关键词：声学；轮轨力；小波变换；去噪；基线漂移；白噪声基于钢轨应变的测力钢轨法是目前

噪声与振动控制 2016年1期2016-08-04

基于EMD算法的心电信号基线漂移去除方法研究

法的心电信号基线漂移去除方法研究张喜红王玉香(亳州职业技术学院， 安徽 亳州 236800)摘要：采用经验模态分解的方法，解决心电信号基线漂移时的最优分解层数问题，通过合理选择EMD分解层数来改进基线漂移的去除方法。借助Matlab的工具箱，对MIT-BIH心律失常数据库中较为洁净的心电数据段，人为叠加心电常见噪声信号以产生实验仿真信号，将所构建的仿真信号经EMD(经验模态分解)分解后，将分解所得的残余项去除，从而实现心电信号的基线漂移去除。对比不同分解层

重庆科技学院学报（自然科学版） 2016年2期2016-06-17

指甲电子顺磁共振谱图基线修正方法与精度分析

现较大程度的基线漂移，进而使得读出的数值不能反映真实的自由基浓度，最终会降低实验结果的可信度。本研究将提出一种基线修正的方法以解决这个问题。方法 找寻发生漂移后的基线，然后选定波谱修正范围和相应的修正函数或将原始波谱还原成能量吸收谱，选择点修正的方法对波谱进行修正。结果 在同一样品测量中，对发生基线漂移的波谱未加以修正得到的数值与未发生基线漂移时得到的数值在误差允许范围内相等的概率仅为31%；而利用此方法修正后概率则达到91%，提高了近3倍。结论 在对波谱

国际生物医学工程杂志 2016年5期2016-04-11

基于相关性的小波熵心电信号去噪算法

对心电信号的基线漂移、工频噪声、肌电噪声，本文提出了基于相关性的小波熵去噪算法。算法首先根据基线漂移的低频特性，确定小波分解的层数，置零近似系数，去除基线漂移；再对相邻尺度的高频小波系数进行相关处理，依据小波熵自适应地计算全局阈值去除工频和肌电噪声；最后将置零的近似系数和阈值处理后的小波系数重构得到有效信号。该算法能够在一次小波分解、重构的过程中，同时滤除心电信号中的3种主要噪声。对MIT-BIH数据库数据和模拟数据的仿真实验结果也表明该算法的去噪效果显著

智能系统学报 2016年6期2016-04-07

一种改进的消除心电信号基线漂移方法

消除心电信号基线漂移方法戴林（韶关学院 信息科学与工程学院,广东 韶关512000）摘要：单点三次样条插值滤波消除基线漂移的前提是求取“基准点”,而求取“基准点”就要准确地找到R波峰,但寻找R波峰的准确性受到各种因素的影响,如高大T波等.本文利用两点三次样条插值滤波来拟合基线漂移,从而消除心电信号中存在的基线漂移噪声.首先对原始心电信号求一阶导数得到每一个周期内的最大和最小值点,然后对原心电信号通过固定截止频率为1.5 Hz的高通滤波器.将一阶导后的最大和

韶关学院学报 2015年10期2015-08-04

EEMD在同时消除脉搏血氧检测中脉搏波信号高频噪声和基线漂移中的应用

号高频噪声和基线漂移中的应用韩庆阳*王晓东李丙玉周鹏骥(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所光电技术研发中心长春 130033)人体血氧饱和度是基于脉搏波信号测量得到的，然而在脉搏波信号采集的过程中存在着由人体呼吸和仪器本身热噪声等带来的基线漂移和高频噪声，影响人体血氧饱和度的测量精度。因此，该文提出一种总体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)与基于排列熵(Permutation

电子与信息学报 2015年6期2015-07-12

基于FIR滤波和数学形态学的心电信号预处理算法

的工频干扰和基线漂移，提出一种基于有限长单位冲激响应（FIR）滤波器和数学形态学的综合滤波方法，该方法首先采用形式简单的FIR平滑滤波器滤除心电信号的50 Hz工频及其高频谐波，接着将数学形态滤波器应用于滤除基线漂移。实验结果表明，本文设计的综合滤波方法能够有效地滤除工频干扰和基线漂移，为心电信号进一步的分析提供良好的基础。心电信号；数学形态学；有限长单位冲激响应滤波器0 前言心电图（Electrocardiogram，ECG）是临床上常规检查方法之一，它

中国医疗设备 2015年9期2015-06-01

积分式束流变压器的标定研究

这种现象即为基线漂移。图3 连续脉冲标定Fig.3 Calibration in continuous pulse3 基线漂移及修复分析3.1 基线漂移物理原理ICT是在BCT 的基础上设计的，属于交流耦合型电磁感应器件。其对信号的响应和频率相关，图4为ICT的频率响应曲线，其低频和高频截止频率分别为6.2kHz和65.6MHz［5］。在标定实验中发现，对于单脉冲和脉冲重复频率较低的连续脉冲，其输入输出比和标称值符合得很好，在进行电荷量测量时不存在问题；但

原子能科学技术 2015年2期2015-03-20

基于高频GPS和强震仪观测实时监测地表形变

加速度，但因基线漂移误差的存在，其积分后的速度和位移常存在偏差。当前的数据处理方式大多是单站模式或单传感器模式，导致大区域的密集台网和多传感器的观测资源没有充分利用。为了取长补短，优势互补，本文提出了两类新的数据处理策略，一类是多站增强解（包括GPS增强解，强震仪增强解）；另一类是多传感器组合解（包括松组合解，紧组合解，自适应组合解），从而实现了密集台网观测的最优估计和不同传感器观测的优势互补。其主要研究内容与结果如下：（1）研究了GPS测速增强解算方法。

测绘学报 2015年10期2015-03-18

一种消除脉搏波信号中呼吸基线漂移的方法

：运动伪差、基线漂移和高频噪声。其中运动伪差是由测试部位和测量装置之间的相对运动产生的，通过低频来表征，在频谱上容易与脉搏波信号发生混叠。基线漂移是由于被测对象的呼吸等生理活动而产生的，属于低频噪声；其中，最常见的基线漂移是由呼吸引起的，频率一般在(0.2～3)Hz。高频噪声是在信号采集过程中产生的，主要是随机噪声和环境干扰(如：元器件的热噪声和电磁干扰等)。这些干扰会降低基于光电容积脉搏波的人体生理参数测量精度。关于高频噪声和运动伪差的消除，已有系统研究

中国医疗器械杂志 2014年1期2014-12-05

基于EMD去除心电信号基线漂移的探讨

去除心电信号基线漂移，对运动心电基线漂移的去除效果明显优于其他传统方法。【关键词】EMD；MATLAB；基线漂移文章编号：ISSN1006—656X（2013）12-0094-01一、概述心脏病是一种经常发生的慢性病，它有以下特点：发展比较缓慢、病情也非常的隐蔽、同时发病时危险性非常高，是一种能严重威胁到人类生命的疾病。因此，对处于运动状态时的运动员进行实时心电监测，可以让教练及时了解运动员的心脏情况，以便随时调整运动员训练的量和度，可以很大程度上减少和防

商品与质量·消费研究 2013年12期2014-04-26

以向量夹角为判据的拉曼光谱基线校正

物质都会造成基线漂移，尤其在动态流质样品的拉曼光谱信息中基线漂移现象很严重，从而对使用拉曼分析法进行定性、定量分析的结果造成严重影响。在应用拉曼光谱进行定性、定量分析过程中，为减少基线漂移干扰，增强分析结果的准确性和稳健性，需要对拉曼光谱进行基线校正预处理。常用的减小基线漂移的算法有对光谱进行一阶、二阶求导，归一化，多项式拟合去趋势算法［1］和小波高通滤波［2］。采用对光谱求导使光谱数据发生形变而失真。归一化法可以消除颗粒大小，表面散射造成的杂散光影响，却

分析仪器 2014年4期2014-03-26

基于提升小波的心电信号基线漂移的去除方法*

波的心电信号基线漂移的去除方法*李战明①杨守祥①目的：避免传统小波变换基于卷积算法中的冗余计算，同时去除心电信号(ECG)在采集中混入其中的基线漂移噪声。方法：根据提升小波变换采取双小波基函数结合的方法，经分解、含噪声子带系数置零、逆变换形成去噪的心电信号。结果：运用MATLAB环境对MIT-BIH数据库提供的心电信号数据及基线漂移噪声信号bw进行去除基线漂移仿真验证，其基线漂移均被有效去除。结论：ECG信号经该方法处理后其所含有的基线漂移噪声被准确去除，

中国医学装备 2014年3期2014-02-05

基于M allat算法的小波分解重构的心电信号处理

心电信号中的基线漂移和肌电干扰的去除；同时该算法运行速度快，使用比传统的滤波器方便。1 小波分析M allat算法由于低信噪比心电信号的特征波与部分干扰信号（肌电干扰）的频带相互重叠，普通的频带滤波方法不能将两者分开。小波变换由于具有良好的时频局部化特性，同时小波理论研究的不断深入，非常有助于心电信号的处理。设 WM为 VM在 VM-1中的补空间，即 VM-1=VM⊕WM，WM⊥VM，则 {WM}构成一组相互正交的子间序列，即∀M≠N有WM⊥WN，并且 L

电子设计工程 2012年2期2012-06-09

基于形态滤波的脉搏波信号基线漂移消除方法研究

干扰，其中，基线漂移是各种噪声中对信号分析和诊断影响最大的，通常表现为缓慢变化的曲线，属于低频噪声[1]。为避免它对脉搏波信号分析和进一步处理时产生错误的影响，必须在预处理中对其进行消除。目前，用于去除基线漂移的方法主要有滑动平均滤波、插值拟合法、自适应滤波、小波变换法等。滑动平均滤波是根据噪声信号和有用信号在频带分布上存在的差别，直接滤除低频基线漂移干扰，但该方法容易造成脉搏波信号的低频成分丢失，使滤波后的信号失真[2]。插值拟合法是以在脉搏波信号上找到

合肥工业大学学报（自然科学版） 2011年4期2011-03-15