表面肌电信号降噪

最新推荐文章于 2025-08-19 14:04:17 发布

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#信号处理

该博客介绍了如何利用小波分析、EMD（经验模态分解）、EEMD（增强经验模态分解）以及CEEMDAN（约束增强经验模态分解）等技术，对表面肌电信号进行有效的噪声去除，从而提高信号质量。

表面肌电信号结合小波，EMD,EEMD,CEEMDAN降噪代码

% EMD—EEMD—CEEMDAN-小波阈值法降噪研究
clc;
clear;
close all;

datastruct = ghdf5read('cb_neifan12021.03.05_15.43.24.hdf5');
SEMGdata = datastruct.RawData.Samples;
%fNoisy = SEMGdata(1,1000:2000).';   
fNoisy = SEMGdata(1,9601:12000).'; 
fs = 1200;    % 采样频率值
N = length(fNoisy);    % 取信号数据长度
t = (0:1/fs:(N-1)/fs).';    % 建立离散时间列向量

% 小波阈值降噪
wname = 'bior3.7';
level = 6;
[C,L] = wavedec(fNoisy,level,wname);
fclean = wdenoise(fNoisy,level,'Wavelet',wname,'DenoisingMethod','SURE'); 
plotDetCoefHelper(fNoisy,C,L);
set(gcf,'color','w');%图片为黑色背景

% EMD-小波阈值降噪
modes1 = emd(fNoisy);
modes1 = modes1.';
[m1,n1]=size(modes1);
figure(1);
for i=1:1
    subplot(n1,1,i);
    plot(t,modes1(:,i),'k');
    ylabel(['IMF',int2str(i)]);
    title('表面肌电信号EMD分解图');
end
%原始代码
for i=2:n1
    subplot(n1,1,i);
    plot(t,modes1(:,i),'k');
    set(gcf,'color','w');%图片为黑色背景
    ylabel(['IMF',int2str(i)]);
end
xlabel('时间(s)');


for i = 1:2