作者：杨丹 徐彬 叶琳琳 金晶晶心冲击信号经验模态分解自适应最优核降噪
摘要：心冲击（BCG）信号是反映心脏机械运动的生理信号,测量中无需在受试者身体表面贴附电极,能实现无感觉生理监护。但BCG信号微弱,易受到干扰,测量时经常被淹没在噪声中。为了有效识别BCG信号,提出一种基于时频联合分布和经验模态分解（EMD）的BCG信号降噪方法。该方法先建立BCG信号的自适应最优核,然后在时频平面内提取BCG信号分量,最后根据EMD原理对BCG信号分量进行滤波,从而实现BCG信号降噪。仿真研究表明,该方法克服了EMD处理在不同时间含有相同或相似频率成分信号时的不足,所提出方法实现了BCG信号降噪,可以有效还原BCG信号特征。
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