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基于改进阈值的小波分解和经验模态分解的人体脉搏信号滤波算法研究
随着生物医学技术的进步和应用，对人体脉搏信号的研究也日益深入。脉搏信号是我们身体内部的一种生理信号，其中包含有机体的生理和病理状态信息。因此，脉搏信号的提取和准确的分析具有重要的临床诊断价值。但是，由于脉搏信号的分布范围、采集方法和个体差异等因素的影响，脉搏信号呈现出高噪声，低信噪比等特点，因此需要采用信号处理算法进行降噪和分析。
目前，小波变换和经验模态分解均被广泛用于生物信号处理领域。小波变换是一种时频分析方法，可以将信号分解成不同的频率子带，逐步提取信号的特征，有效解决信号的多尺度、非平稳性问题。经验模态分解是一种基于信号自适应分解的方法，通过对一定时间内的数据进行sifting和分解，提取信号内部的固有模态，从而实现信号的分解与重构。
在本文中，我们提出了一种基于改进阈值的小波分解和经验模态分解的人体脉搏信号滤波算法。该算法主要针对脉搏信号噪声大、信噪比低等问题进行优化，具有较高的精度和实用性。具体算法步骤如下：
1.预处理：将采集到的原始脉搏信号进行去噪和滤波处理，得到较为平滑的信号，为后续分解和重构做好准备；
2.小波分解：利用小波变换将脉搏信号分解为多个小波系数，分别对不同的频带进行处理，得到信号的低频和高频部分；
3.改进阈值：针对小波分解后的信号低频和高频各部分，采用改进阈值方法进行阈值处理，有效去除噪声信号，保留真实脉搏信号；
4.经验模态分解：将阈值处理后的低频信号进行进一步处理，采用经验模态分解方法，逐步提取信号特征，得到信号的固有模态分量；
5.滤波重构：将分解得到的固有模态分量和高频处理后的信号进行滤波重构，得到经过滤波处理后的脉搏信号。
实验结果表明，该算法在处理脉搏信号的降噪和分析中，具有一定的优势。该算法能够有效去除噪声信号，保留真实脉搏信号，从而提高了信号处理的准确性。同时，该算法在处理复杂的非线性信号时，也表现出了很好的应用效果。
总之，改进阈值的小波分解和经验模态分解的人体脉搏信号滤波算法在生物信号处理中具有较广泛的应用前景，有望应用于临床医学中的生理变化监测、疾病诊断等方面。