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摘要
针对心电信号采集过程中存在的多种噪声干扰，提出了一种完备的自适应噪声经验模态分解(CEEMDAN)和小波包联合去噪算法。该方法首先通过CEEMDAN分解含噪心电信号得到一组固有模态分量函数(IMF),之后计算每个IMF与原心电信号的相关系数，绘制出IMF分量的频谱图。将相关系数和IMF频谱图相结合来筛选出含噪明显的本征模态分量，对高频含噪分量进行小波包阈值去噪处理，对低频含有基线漂移的分量用中值滤波器滤除，最后将信号重构得到去噪后的信号。以MIT-BIH心律失常数据库的数据为实验样本，分别应用现有的四种算法和该算法做去噪处理，结果表明经该算法处理过的信号信噪比更高，均方根误差更小，降噪效果更佳。
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