基于CEEMD和区间阈值的肌电消噪方法技术

本发明专利技术涉及一种基于CEEMD和区间阈值的肌电消噪方法。首先用互补集合经验模态分解对表面肌电信号进行分解得到固有模态函数分量。然后通过分量相关分析选择合适的固有模态函数分量，对每个被选择的固有模态函数分量进行改进区间阈值处理。最后，信号由处理后的固有模态函数分量和未被改进区间阈值处理的固有模态函数分量进行信号重构，得到去噪后的信号。本发明专利技术在信号处理方面具有自适应性，适合于非线性、非平稳表面肌电信号的分析，能够减少由于模态混叠带来的不利影响，并且尽可能多的保留了信号中有用的信息，减少了噪声带来的影响，其结果不仅提高了信噪比，同时提高了识别率，使得表面肌电信号的应用更加广泛。

【技术实现步骤摘要】
基于CEEMD和区间阈值的肌电消噪方法
本专利技术属于信号消噪领域，涉及一种基于互补集合经验模态分解的改进区间阈值表面肌电信号消噪方法。
技术介绍
表面肌电信号(Surfaceelectromyography,sEMG)是由采集电极采集的一种微弱的生物电信号，这种生物电信号能够反映肌肉与人的行为动作的相关信息，已被广泛应用于运动医学，康复训练和机械控制等领域。表面肌电信号主要分布在10Hz-500Hz之间,其幅度仅为1μV，同时也具有非线性、非平稳特性。因此，肌电信号容易受到噪声的污染。噪声的主要来源包括三种：电源线干扰、高斯白噪声和基线漂移。因此，保持信号的纯净是分析和应用表面肌电信号的先决条件。目前常用的表面肌电信号去噪的方法主要有傅里叶变换、小波变换和经验模态分解。对于傅里叶变换的滤波方法，传统的使用方法是假设待处理的信号是在平稳性的条件下，进行时频域的变换，能够得到很好的去噪效果。但是表面肌电信号是非平稳的信号，因此，傅里叶变换滤波并不适合应用于肌电信号。小波变换是纯粹数学和应用数学结合的数据分析方法，广泛应用于信号处理、图像分析各个方面。小波去噪的方法总体分为三种：第一种是本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于CEEMD和区间阈值的肌电消噪方法，其特征在于该方法包括如下步骤：步骤一，采集的表面肌电信号x(t)含有噪声n(t)：x(t)＝s(t)+δn(t)式中，s(t)为不含噪声的表面肌电信号，x(t)为含有噪声的表面肌电信号，n(t)为白噪声，δ为噪声的尺度因子；步骤二，对步骤一所得的含噪信号x(t)进行互补集合经验模态分解，具体步骤如下：①含噪信号x(t)添加一对互补正负相反的白噪声，以生成两组集合IMF；

【技术特征摘要】
1.基于CEEMD和区间阈值的肌电消噪方法，其特征在于该方法包括如下步骤：步骤一，采集的表面肌电信号x(t)含有噪声n(t)：x(t)＝s(t)+δn(t)式中，s(t)为不含噪声的表面肌电信号，x(t)为含有噪声的表面肌电信号，n(t)为白噪声，δ为噪声的尺度因子；步骤二，对步骤一所得的含噪信号x(t)进行互补集合经验模态分解，具体步骤如下：①含噪信号x(t)添加一对互补正负相反的白噪声，以生成两组集合IMF；式中x(t)是含噪声的信号；Nj(t)为加入的辅助噪声，为加入正辅助噪声的含噪信号，为加入的负辅助噪声的信号，M为加入辅助噪声的次数；j为第j次迭代；②和通过EMD分解，分别得到IMF分量和③计算多个IMF分量的平均值，得到；式中IMF分量记为Ci；步骤三，利用分量相关分析，找到能够代表信号主要特征的固有模态函数IMF分量，将选择的分量进行下一步骤的改进区间阈值处理，具体步骤如下：①算出x(t)和各个分量Ci(t)之间的方差：式中cxC(i)为x(t)和Ci(t)的方差，ux为x(t)的均值，uCi为Ci(t)的均值；②计算相关系数：式中ρxC(i)为x(t)与Ci(t)的相关系数，σx和σCi分别代表x(t)与Ci(t)标准差；③计算参考相关系数，T为参考相关系数，其计算...

【专利技术属性】
技术研发人员：席旭刚，章燕，石鹏，袁长敏，杨晨，范影乐，罗志增，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33