EEMD和CEEMDAN算法在Matlab中的ECG信号去噪

EEMD和CEEMDAN算法在Matlab中的ECG信号去噪

随着电子技术的不断发展，心电图（Electrocardiogram，ECG）被广泛应用于心脏疾病的诊断和监测。然而，ECG信号常常受到噪声的干扰，这对于准确分析和解释ECG信号的特征造成了困难。为了提高ECG信号的质量，需要采用一些去噪技术。本文将介绍两种常用的去噪算法：经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）和改进的经验模态分解（Complete Ensemble EMD with Adaptive Noise，CEEMDAN），并提供它们在Matlab中的实现源代码。

1. 经验模态分解（EMD）
   经验模态分解（EMD）是一种基于数据自适应的信号分解方法，可以将非线性和非平稳信号分解为一组本征模态函数（Intrinsic Mode Functions，IMFs）。每个IMF都具有不同的频率和幅度特征，它们的叠加可以重构原始信号。EMD算法的主要步骤如下：

（1）定义极大值和极小值点：从原始信号中提取局部极大值和极小值点。
（2）插值：通过对极大值和极小值点之间的数据进行插值，得到上、下包络线。
（3）计算均值：将上、下包络线的平均值作为当前模态函数。
（4）提取IMF：将当前模态函数从原始信号中减去，得到剩余信号，并重复上述步骤，直到剩余信号为零或者满足停止准则。

下面是在Matlab中实现EMD算法的源代码：

function IMF