文献类型：期刊文章

作　　者：李鑫[1] 熊鹏[1] 张兵[1] 刘秀玲[1] 杜海曼[1]

LI Xin;XIONG Peng;ZHANG Bing;LIU Xiu-ling;DU Hai-man(Key Laboratory of Digital Medical Engineering of Hebei Province,College of Electronic Information Engineering,Hebei University,Baoding 071002,China)

机构地区：[1]河北大学电子信息工程学院河北省数字医疗工程重点实验室,河北保定071002

出　　处：《计算机工程与设计》

基　　金：国家重点研究开发基金项目(2017YFB1401200);国家自然科学基金项目(61673158、61703133);河北省自然科学基金项目(F2017201222、F2018201070);河北省百名优秀创新人才支持计划基金项目(SLRC2017022);河北大学研究生创新基金项目(hbu2018ss02)。

年　　份：2020

卷　　号：41

期　　号：9

起止页码：2401-2407

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对心电信号在采集和传输过程中受到各种噪声的干扰影响心电疾病诊断的问题,提出一种基于无损约束降噪自动编码器的心电信号降噪算法。通过构建深层神经网络来学习心电信号的深层特征,利用特征分离心电信号和噪声,实现对心电信号中常见的肌电干扰、基线漂移和电极干扰3种噪声的滤除。实验结果表明,该方法平均输出信噪比高于23.82 dB,平均均方根误差小于0.028。与已有的降噪算法相比,该方法的降噪效果更优,更适用于实际应用。

关 键 词：心电信号 无损约束降噪自动编码器  降噪 信噪比 均方根误差

分 类 号：TN911.7]