基于独立分量分析的egg噪声消除方法

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1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。基于独立分量分析的EGG噪声消除方法　　摘要：为了消除体表EGG采集时混叠的噪声信号，利用独立分量分析的冗余取消特性，EMD方法得到原始信号固有模态函数，并根据IMF的Hilbert时频谱作为虚拟噪声通道重构分量的选择依据，将一维信号扩张为多维观测信号，然后再利用FastICA算法对其实施盲分离，有效的消除了EGG混叠的噪声信号，得到了清

2、晰的EGG波形。　　关键词：胃电信号；FastICA算法；虚拟噪声通道；消噪　　中图分类号：文献标识码：A文章编号：1007--0116-02　　1引言　　胃电图是通过体表电极记录到的胃平滑肌的电活动，能够比较客观地评价患者的胃肠功能，它是胃肠动力学研究中一项极为重要的工具。目前胃电图应用于临床诊断存在各种针对微弱信号的非线性处理方法，如小波多分辨率分析、人工神经网络、自适应干扰对消技术等，这些方法共同特点是需要对被测信号有一定的先验知识，这一特点恰好可采用盲源分离技术进行处理。独立分量分析是一种盲源分离的有效方

3、法，在实际应用中，由于ICA要求输入是多维的，在进行信号去噪时，需要构造虚拟通道。　　2虚拟通道ICA模型为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　独立分量分析是近年来由盲信源分解技术发展而来

4、的多道信号处理方法。通过假定传感器阵列所采集到的信号是多个具有统计独立性的内在信源信号的线性叠加，再采用某种特定的优化准则将所谓的独立分量一一分解出来。ICA通常假设观测信号由几个独立源信号经线性混叠而成，其处理的一般模型为：　　式中：为噪声向量。当式中的混合矩阵退化为常数1时，式即为一维加噪观测表达式。不过作为一种典型的多元统计方法，ICA处理的对象通常为多维观测向量，当处理一维加噪观测时，必须引入适当的虚拟观测以将一维观测扩展为多维观测。ICA可通过对虚拟列满秩混合矩阵的辨识，恢复虚拟源，从而实现真实信号的消

5、噪。在胃电信号的实际处理中，必须考虑信号获取过程中混杂的外来干扰的种类和性质。利用此方法建立得到的ICA模型，在虚拟源通道的引入过程中，并没有破坏ICA模型的数学基础，所以ICA的原理、模型和方法对本文所建立的模型任是适用的。　　基于EMD的虚拟通道构建　　虚拟通道的构建方法　　EMD是用于非线性、非平稳时间序列信号的分解算法。它将复杂信号自适应地分解成瞬时频率有意义的、有限个固有模态函数。信号经过EMD分解得到若干个IMF。为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还

6、利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　式中为观测信号；为分解结果固有模态分量；为残差。噪声属于占满全部时间基线的高频噪声类型.因此，分解后主要集中在最开始的几个IMF分量中。选择EMD分解的最开始的若干IMF分量，进行线性组合，构造虚拟噪声通道。　　IMF的选择　　噪声的功率

7、谱为恒定的常数，分布在整个频段上。在Hilbert时频谱上，噪声占满整个时间基线；而窄带信号的Hilbert时频谱是平缓的；突变信号或间断信号的Hilbert时频谱在某时刻有畸变，但尖峰是离散稀疏的。噪声Hilbert时频谱与其他信号相比存在显著区别。EMD每分解出1个IMF，就计算它的Hilbert时频谱。IMF在频率域是正交的，每个IMF代表了观测信号中不同成分的瞬时频率。依据噪声瞬时频率与其他信�的不同，选择与噪声Hilbert时频谱近似的IMF分量，当出现平缓时频谱或突变时频谱时，EMD分解停止，取所得I

8、MF的组合作为观测信号中噪声的表征分量。　　FastICA算法　　FastICA是一种快速的寻优迭代算法，基于负熵的FastICA算法迭代步骤如下：　　①对观测信号进行去均值和白化处理，得到标准化的；　　②选择要估计的源信号的个数；　　3实验结果和分析　　原始胃电信号为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目