[发明专利]基于EEMD的小波熵阈值的心电信号去噪方法

权利要求书

1.一种基于EEMD和小波熵阈值的心电信号去噪方法，其特征在于，包括：

步骤A，选取添加的噪声次数M和添加的白噪声序列赋值系数k，对包含噪声的心电信号进行EEMD分解，得到一系列频率从高到低的固有模态函数的IMF分量；

步骤B，对每一个IMF分量进行小波分解，计算小波熵阈值，对该IMF分量进行小波熵阈值去噪；

步骤C，将小波熵阈值去噪后的IMF分量进行重构，得到去除噪声后的心电信号。

2.根据权利要求1所述的基于EEMD的小波熵阈值的心电信号去噪方法，其特征在于，所述步骤B中对每一个IMF分量进行小波分解，计算小波熵阈值包括：

子步骤B1，对IMF分量中前六个IMF分量进行小波分解，小波函数选取Bior 3.7小波，对剩余的IMF分量采用sym8小波进行小波分解，小波分解层数为8层；

子步骤B2，对每个IMF分解后的相邻尺度的低频近似系数置零，对高频小波系数进行相似性计算，确定有效信号的位置并将有效信号置零；

子步骤B3，设j为分解尺度，W_j，k为j尺度下第k个小波系数；设尺度j的小波能量为E_j，第j层小波系数的信号能量在总能量中存在的概率为p_j；确定有效信号的位置，对置零后的小波系数分成4个区域，计算小波熵S；

子步骤B4，选择小波熵最大的区域的小波系数估计噪声系数σ。

3.根据权利要求2所述的基于EEMD的小波熵阈值的心电信号去噪方法，其特征在于，所述子步骤B3中，依照下式计算小波熵S：

其中，N为采样长度。

4.根据权利要求3所述的基于EEMD的小波熵阈值的心电信号去噪方法，其特征在于，所述子步骤B4中：

依照下式计算小波熵阈值thr：

σ＝mean(abs(W_j，k))

在计算噪声系数σ时，选取的阈值函数如下：

5.根据权利要求1至4中任一项所述的基于EEMD的小波熵阈值的心电信号去噪方法，其特征在于，所述步骤A中，所述噪声次数M取介于1～500之间的正整数，所述白噪声序列赋值系数k的取值介于0～1之间。

6.根据权利要求5所述的基于EEMD的小波熵阈值的心电信号去噪方法，其特征在于，M＝100，k＝0.7。

7.根据权利要求1至4中任一项所述的基于EEMD的小波熵阈值的心电信号去噪方法，其特征在于，所述步骤C包括：

对小波阈值处理后的每个IMF分量进行重构，得到去除基线漂移、工频噪声和肌电噪声三种噪声的心电信号。