心电信号去噪(part4)--经验模态分解法(EMD)
本系列上一篇(數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué))指路:https://blog.csdn.net/m0_37422217/article/details/90744326
注:這里是以小型手持心電圖機(jī)為研究對象的(單導(dǎo)聯(lián))
上一篇中我們說到數(shù)學(xué)形態(tài)法可以很好的去除基線漂移和其他類型的噪音。這里我們介紹由,N. E. Huang?等人提出了經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)方法。
EMD原理
這是一種可以將任何復(fù)雜信號分解為有限個固有模態(tài)函數(shù)(Instrinic Mode Function, IMF)的自適應(yīng)、高效率的分解方法。經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解適用于處理非線性和非平穩(wěn)信號,例如心電信號,它有助于我們從很多方面理解信號的物理意義。
EMD對信號分解的原理是:把信號x(t)分解成一組內(nèi)蘊(yùn)模態(tài)函數(shù)(IMF)和一個最后的剩余值的和:
得到IMFs 的迭代過程需要滿足兩個條件:
(1)整個數(shù)據(jù)段內(nèi)的零點(diǎn)數(shù)和極點(diǎn)數(shù)相等或至多相差1;
(2)信號由局部極大值確定的包絡(luò)線和由局部極小值確定的包絡(luò)線均值為零,即信號關(guān)于時間軸對稱[57]。心電信號由EMD算法分解為一個高頻部分(第一個IMF)和低頻部分(剩余值),低頻部分又將分解為高頻部分(第二個IMF)和低頻部分(剩余值),重復(fù)執(zhí)行此過程,直到剩余量變成單一穩(wěn)定的信號。
對心電信號x(t)進(jìn)行EMD分解的具體步驟為:
(1)找到信號x(t)的局部極大值和極小值點(diǎn),用三次樣條插值計算出上、下包絡(luò)線xu(t)和xl(t);
(2)計算上下包絡(luò)線的平均值m1(t)=(xu(t)+xl(t))/2,并計算x(t)和m1(t)的差值:d1(t)=x(t)-m1(t);
(3)將d1(t)作為一個新的信號,重復(fù)第1步和第2步直到得到的心電信號滿足上面的第一個IMF:c1(t),剩余值r1(t)=x(t)-c1(t);
(4)將r1(t)作為一個新的信號,重復(fù)前3步,得到多有的IMFs。當(dāng)?shù)趎次的迭代rn(t)成為穩(wěn)定的信號時,迭代過程就停止。信號x(t)的EMD分解完成。
實例
我們可以自己設(shè)定EMD的分解層數(shù),這里我分解為5層:
代碼:
OPTIONS.MAXMODES = 5; %設(shè)置IMF層數(shù)5層,得到的imf中有6行,最后一行為res. [imf] = emd(x, OPTIONS); %EMD subplot(3,2,1);plot(imf(1,:));title('IMF1'); subplot(3,2,2);plot(imf(2,:));title('IMF2'); subplot(3,2,3);plot(imf(3,:));title('IMF3'); subplot(3,2,4);plot(imf(4,:));title('IMF4'); subplot(3,2,5);plot(imf(5,:));title('IMF5'); subplot(3,2,6);plot(imf(6,:));title('res');原始心電信號:
EMD分解:
可以看出隨著層數(shù)的增加,頻率在下降。
去噪方案
關(guān)于具體去噪方案,很多文獻(xiàn)中都是利用組合算法,將心電信號進(jìn)行EMD分解后,針對每一層的不同情況,結(jié)合小波閾值法和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)等算法對其進(jìn)行處理的。
比如:有文獻(xiàn)指出,對高頻噪聲主導(dǎo)的IMF(如IMF1、IMF2等)進(jìn)行類小波閾值處理,對有用信號主導(dǎo)的?IMF進(jìn)行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波處理,最后對各處理后的IMF和殘余分量重構(gòu),得到去除噪聲的心電信號。
Matlab工具箱下載
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主要參考文獻(xiàn):
[1]基于EMD的心電信號去噪方法研究及實現(xiàn)驗證
[2]EMD分解與IIR濾波器在心電信號預(yù)處理的應(yīng)用研究
[3]基于改進(jìn)EMD與形態(tài)濾波的齒輪故障特征提取
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總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的心电信号去噪(part4)--经验模态分解法(EMD)的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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