10.3969/j.issn.2095-2783.2019.03.003
一种用CEEMDAN和排列熵去除脉搏信号噪声的方法
为去除脉搏信号中的噪声,提出了一种将自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和排列熵(permutation entropy,PE)相结合的方法.首先由HK-2000C脉搏信号传感器采集信号,对采集的脉搏信号用CEEMDAN得到一系列的本征模态分量(intrinsic mode function,IMF);然后计算各个本征模态分量的排列熵值,根据排列熵值选定阈值,确定并处理代表噪声的本征模态分量;最后对处理后的模态分量进行重构,从而消除脉搏信号中的噪声.实验结果表明,与经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)去噪方法和集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)去噪方法相比,所提方法对脉搏信号去噪的效果更好.
脉搏信号、噪声、自适应噪声完备集合经验模态分解、排列熵
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TN911.4
榆林市科学技术局项目2016-17-4;西安科技大学教育教学改革与研究项目JG16038
2019-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
250-254
