基于改进经验模态分解域内心动物理特征识别模式分量的心电信号重建

心电图(electrocardiogram,ECG)诊断心脏疾病的严格标准,要求有效地消除噪声并准确地重建ECG信号.经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)方法重建ECG信号中,模式混叠及重建采用模式分量的识别以经验为基础,导致重建ECG信号准确度降低,且方法不具有自适应和通用性.本文首先基于积分均值定理提出一种改进的EMD方法——积分均值模式分解(integral mean mode decomposition,IMMD)方法,经5000个高斯白噪声样本的蒙特卡罗法验证,IMMD方法比EMD具有更优多分辨率分析能力,能够有效地缓解模式混叠.其次,基于ECG信号内固有心动物理特征量识别重建ECG信号所采用的模式分量,具有现实物理意义,因此,方法具有自适应和通用性.经验证,提出方法重建47例ECG信号与原ECG信号的相关系数中:31例优于变分模式分解方法;33例优于Haar小波软阈值法;42例优于集总经验模式分解方法;45例优于EMD方法.相关系数均值为0.8904,方差为0.0071,表现稳定且最优.