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基于VMD-HDNLM的下肢肌电噪声信号处理方法研究
被引量：
1
1
作者
宋永献
王祥祥
夏文豪
《电子测量技术》
北大核心
2023年第14期53-58,共6页
针对归一化最小均方(NLMS)算法初始滤波效果较差以及非局部均值(NLM)滤波鲁棒性较差的问题,本文提出一种基于变分模态分解(VMD)-豪斯多夫距离非局部均值(HDNLM)滤波改进模型。对于下肢肌电信号中的电力线干扰和高斯白噪声,利用VMD对含...
针对归一化最小均方(NLMS)算法初始滤波效果较差以及非局部均值(NLM)滤波鲁棒性较差的问题,本文提出一种基于变分模态分解(VMD)-豪斯多夫距离非局部均值(HDNLM)滤波改进模型。对于下肢肌电信号中的电力线干扰和高斯白噪声,利用VMD对含噪声信号进行分解,通过HDNLM对分解信号进行滤波,并把滤波输出的信号进行叠加,最后利用信噪比(SNR)和改进的均方根误差(IRMSE)来评价算法的性能。实验结果表明,在16块肌肉肌电信号中,当噪声幅值是0.1~0.2 M时,NLM及其改进NLM(INLM)相对于VMD-HDNLM和NLMS,其平均滤波的效果较好;但是当肌电信号噪声幅值是0.3~0.5 M时,VMD-HDNLM的IRMSE值相对于NLM、NLMS和INLM平均提高0.64%、1.84%、3.11%和13.95%、12.77、11.07%以及1.05%、1.74%、2.85%。与此同时,VMD-HDNLM算法要比NLM、INLM算法取得IRMSE较小值的参数范围更广,其鲁棒性较好,在实际情况中取得较优值的概率更大。
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关键词
变分模态分解
豪斯多夫距离
非局部
均
值
归一化最小
均
方
信噪比
改进的均方根误差
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职称材料
题名
基于VMD-HDNLM的下肢肌电噪声信号处理方法研究
被引量：
1
1
作者
宋永献
王祥祥
夏文豪
机构
江苏海洋大学
南京晓庄学院
出处
《电子测量技术》
北大核心
2023年第14期53-58,共6页
基金
江苏省“六大人才高峰”高层次人才培养资助项目(2019-XYDXX-243)
江苏省产学研合作项目(BY2022538)
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SY202129X)资助
文摘
针对归一化最小均方(NLMS)算法初始滤波效果较差以及非局部均值(NLM)滤波鲁棒性较差的问题,本文提出一种基于变分模态分解(VMD)-豪斯多夫距离非局部均值(HDNLM)滤波改进模型。对于下肢肌电信号中的电力线干扰和高斯白噪声,利用VMD对含噪声信号进行分解,通过HDNLM对分解信号进行滤波,并把滤波输出的信号进行叠加,最后利用信噪比(SNR)和改进的均方根误差(IRMSE)来评价算法的性能。实验结果表明,在16块肌肉肌电信号中,当噪声幅值是0.1~0.2 M时,NLM及其改进NLM(INLM)相对于VMD-HDNLM和NLMS,其平均滤波的效果较好;但是当肌电信号噪声幅值是0.3~0.5 M时,VMD-HDNLM的IRMSE值相对于NLM、NLMS和INLM平均提高0.64%、1.84%、3.11%和13.95%、12.77、11.07%以及1.05%、1.74%、2.85%。与此同时,VMD-HDNLM算法要比NLM、INLM算法取得IRMSE较小值的参数范围更广,其鲁棒性较好,在实际情况中取得较优值的概率更大。
关键词
变分模态分解
豪斯多夫距离
非局部
均
值
归一化最小
均
方
信噪比
改进的均方根误差
Keywords
variational mode decomposition
Hausdorff distance
non-local means
normalized least mean square
signalto-noise ratio
improved root mean square error
分类号
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于VMD-HDNLM的下肢肌电噪声信号处理方法研究
宋永献
王祥祥
夏文豪
《电子测量技术》
北大核心
2023
1
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