针对心磁信号的HISSA优化多模态协同降噪算法

摘要

心磁图因无创、无接触、精度高等优点在心脏病预防和诊断中备受关注，由于其信号微弱需对其进行降噪处理。针对心磁信号含有的噪音特性，提出一种多层级降噪算法，将经验模态分解、变分模态分解、完全集成经验模态分解与自适应噪声线性串联，依次通过经验模态分解去除基线漂移，采用猎人干扰麻雀搜索算法优化变分模态分解算法参数，以相关系数为阈值筛选出包含主要特征的分量，结合完全集成经验模态分解与自适应噪声算法精确滤除信号中含有的高斯白噪声。实验结果表明该算法能在保留心磁信号主要特征的同时尽可能滤除环境噪声，其平均基数方差为1.4927、最大基数方差为1.6494、平均信噪比达24.2677、最小信噪比达22.8677，各项指标优于传统算法，噪声滤除效果良好。

关键词

心磁图 / 多层级降噪算法 / 经验模态分解 / 变分模态分解 / 完全集成经验模态分解与自适应噪声 / 猎人干扰麻雀搜索算法

基金资助

国家自然科学基金（61601173）