【摘 要】
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心电图对诊断心律失常具有重要意义，但心电信号易受各种噪声的干扰，噪声会改变心电信号的形态，影响心律失常的准确诊断。本文提出了一种改进经验小波变换的心电信号去噪算法，根据心电信号的频域特点，改进了经验小波变换中频谱的划分方法，并通过计算过零率和相关系数去除噪声相关的经验模态函数，使用小波阈值法去除剩余分量的残留噪声。实验结果显示，基线漂移和肌电干扰得到有效滤除，降噪后信号的信噪比为17.7382dB
【基金项目】
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国家自然科学基金（51877067）；
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心电图对诊断心律失常具有重要意义，但心电信号易受各种噪声的干扰，噪声会改变心电信号的形态，影响心律失常的准确诊断。本文提出了一种改进经验小波变换的心电信号去噪算法，根据心电信号的频域特点，改进了经验小波变换中频谱的划分方法，并通过计算过零率和相关系数去除噪声相关的经验模态函数，使用小波阈值法去除剩余分量的残留噪声。实验结果显示，基线漂移和肌电干扰得到有效滤除，降噪后信号的信噪比为17.7382dB，均方根误差为0.0203，优于其他常用方法。改进的经验小波变换算法降噪效果明显，能够有效还原原始心电信号特征。
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