一種用CEEMDAN和排列熵去除脈搏信號噪聲的方法
摘要：為去除脈搏信號中的噪聲,提出了一種將自適應噪聲完備集合經驗模態分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和排列熵(permutation entropy,PE)相結合的方法。首先由HK-2000C脈搏信號傳感器采集信號,對采集的脈搏信號用CEEMDAN得到一系列的本征模態分量(intrinsic mode function,IMF);然后計算各個本征模態分量的排列熵值,根據排列熵值選定閾值,確定并處理代表噪聲的本征模態分量;最后對處理后的模態分量進行重構,從而消除脈搏信號中的噪聲。實驗結果表明,與經驗模態分解(empirical mode decomposition,EMD)去噪方法和集合經驗模態分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)去噪方法相比,所提方法對脈搏信號去噪的效果更好。
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