期刊文献+

基于容性耦合电极的可穿戴心电信号检测及其去噪算法研究 被引量:6

Research on the Detection and De-Noising Algorithm of Wearable ECG Signal Based on Capacitive Coupling Electrode
在线阅读 下载PDF
导出
摘要 针对传统心电检测系统存在佩戴电极不方便和电极导电膏易脱水等问题,在研究分析电容耦合工作原理的基础上,设计了一种可穿戴容性耦合电极。针对这种可穿戴容性耦合电极,提出了一种改进小波阈值去噪算法,该算法结合心电信号与噪声小波系数分布特性,采用改进阈值函数对分解后小波系数量化处理并重构心电信号。利用MIT-BIH数据库验证,该算法能有效消除心电信号中的噪声干扰,相比平滑滤波、数学形态滤波和经验模式分解信噪比提高了10.72%,均方误差减小了27.29%。心电检测实验表明可穿戴容性耦合心电信号检测系统能够准确检测出人体心电信号主要特征。 In most traditional electrocardiogram ( ECG ) detection procedures, wet electrodes may cause problems of inconvenience and glue dehydrates over time. The paper designs a kind of wearable capacitive coupling electrode based on the principle of coupling capacity. Due to this kind of wearable capacitive coupling electrode,an improved wavelet threshold de-noising algorithm is proposed. The algorithm uses the improved threshold function to deal with wavelet coefficients after decomposition and reconstruct ECG signal combining the characteristics of wavelet coeffi-cients of ECG signal and noise. The MIT-BIH database was used to validate the algorithm and it indicates that the algorithm can effectively eliminate the noise. The SNR increased by 10. 72% and the RMSE reduced by 27. 29%compared to the other methods,such as,smoothing filtering,morphological filtering and empirical mode decomposition. The results of the experiment show that the system can accurately detect the main characteristics of the ECG signal.
出处 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期8-15,共8页 Chinese Journal of Sensors and Actuators
基金 国家自然科学基金项目(61675154,61177078,31271871)
关键词 信号处理 容性耦合 改进小波阈值 心电检测 signal processing capacitive coupling improved threshold electrocardiogram detection
作者简介 李鸿强(1975-),男,江苏兴化人,博士,天津工业大学教授,主要研究方向为微弱信号检测与信号处理、光纤光栅传感与应用,lihongqiang@tjpu.edu,cn; 崔佃银(1991-),男,山东淄博人,硕士研究生,主要研究方向为微弱信号检测与信号处理,1430092037@stu.tjpu.edu,cn; 袁丹阳(1991-),女,山西朔州人,硕士研究生。主要研究方向为微弱信号检测与信号处理。1431096018@stu.qpu.edu.cn。
  • 相关文献

参考文献12

二级参考文献142

共引文献129

同被引文献47

引证文献6

二级引证文献46

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部