EEMD与二代小波变换结合的表面肌电信号降噪技术

"基于EEMD (Ensemble Empirical Mode Decomposition) 和二代小波变换的表面肌电信号(Surface Electromyography, sEMG)消噪方法的研究论文" 本文探讨的是一个针对表面肌电信号处理的技术，目标是消除信号中的噪声，提高信号的分析与解析质量。该研究结合了两种强大的信号处理工具：EEMD（集成经验模态分解）和二代小波变换（Second Generation Wavelet Transform）。 EEMD是一种自适应的时间频率分析方法，由Huang等人于2004年提出，是对传统经验模态分解(EMD)的改进。EMD能够将非线性、非平稳的信号分解成一系列内在模态函数(IMF)成分和残余部分。然而，EMD在处理噪声时可能存在问题，EEMD通过添加白噪声并进行多次分解来解决这个问题，使得结果更稳定，更适用于去除信号中的噪声。 在本文的方法中，首先对加有白噪声的sEMG信号应用EEMD进行分解，得到一系列IMF成分。每个IMF成分代表信号的不同频率特性。接着，利用二代小波变换对高频率的IMF组件进行阈值去噪处理。二代小波变换（如Daubechies小波或Symlets）提供了更精细的时间频率局部化，使得在保持信号重要特征的同时，可以更有效地去除高频噪声。 然后，经过去噪处理的高频IMF组件与未处理的低频IMF组件重新组合，重构出一个新的、噪声减少的sEMG信号。实验结果表明，这种结合EEMD和二代小波变换的消噪方法在保留信号重要信息的同时，显著提高了信号的信噪比，从而有利于后续的肌肉活动分析和生物特征识别。 这项研究对于生物医学工程领域的应用具有重要意义，特别是在运动控制、康复医学以及假肢控制等需要依赖sEMG信号解析的领域。通过有效去除噪声，可以更准确地理解肌肉的工作状态，有助于提高相关技术的性能和精度。此外，该方法也为其他类型的生物信号处理提供了一种潜在的、有效的噪声消除策略。