IEMD算法在ECG去噪与QRS检测中的应用研究

“基于IEMD的ECG去噪和QRS提取算法研究，旨在解决心电信号处理中的关键问题，如噪声干扰和特征提取的准确性。论文提出了改进的插值模式分解（IEMD）算法来优化心电图信号的分解，以克服EMD、EEMD和VMD等传统算法的局限性。IEMD能更有效地处理非线性非平稳的心电信号，减少模式混叠。接着，论文设计了一种自适应的心电信号去噪算法，能针对性地去除高频噪声和基线漂移。该算法在MIT-BIH心率失常数据库上进行了验证，表现出优越的去噪效果。此外，通过结合香农能量和hilbert-IEMD，论文提出了一种R波检测算法，准确识别Q、S波，从而提取QRS特征波，提升了QRS波检测的精确度，有助于提高心电临床诊断的效率。” 本论文深入探讨了心电图（ECG）信号处理技术，尤其是在噪声抑制和关键特征（QRS波）提取方面的研究。首先，针对经验模态分解（EMD）、增强经验模态分解（EEMD）和变分模态分解（VMD）等方法在处理心电信号时存在的模式混叠问题，论文提出了创新的插值模式分解（IEMD）算法。IEMD引入了幅值尺度的概念，改进了对非线性非平稳信号，尤其是心电信号的分解能力，降低了模式混淆，提高了信号分解的准确性。 其次，论文设计了一种基于IEMD的自适应心电信号去噪算法。该算法能够智能地去除心电信号中的高频噪声和基线漂移，确保信号的纯净度。通过对比实验，它在MIT-BIH心率失常数据库上的应用证明了其在去除噪声方面的优势，使得心电图信号的分析更为准确。 最后，为了提取心电图中的关键特征——QRS波，论文提出了一种结合香农能量和hilbert-IEMD的R波检测算法。利用IEMD得到的固有模态函数（IMF）分量与Q、S波的关系，可以有效识别出QRS波的起点和终点，从而准确提取QRS特征。这种方法在MIT-BIH数据库上进行测试，显示了更高的QRS波检测精度，对提升心电图临床诊断效率具有积极意义。 这篇论文为心电图信号处理提供了一套全面且有效的解决方案，包括优化的IEMD算法、自适应去噪方法和精确的QRS波检测策略，对于心血管疾病的早期诊断和监测具有重要价值。