В статье рассматривается возможность применения эмпирической модовой декомпозиции (Empirical Mode Decomposition, EMD) для устранения дрейфа базовой линии на примере биомедицинских сигналов – измеряемых в клинике сигналов внутричерепного давления (ВЧД) и электрокардиограммы (ЭКГ). Для устранения нестационарной помехи из нестационарных и нелинейных сигналов используется адаптивное фильтрование на основе градиентного LMS-алгоритма Уидроу-Хоффа (Widrow-Hoff), в котором неизвест- ный опорный сигнал (вход в адаптивный фильтр) предлагается формировать с помощью внутренних модовых функций (IMF) эмпирического разложения исследуемого сигнала. Предлагаемая схема фильтрования, по сравнению с широко используемыми методами двухшаговой скользяще средней фильтрации, фильтром нижних частот нулевой фазы первого порядка и медианным фильтром, показала эффективное удаление дрейфа базовых линий ВЧД и ЭКГ сигналов без искажения их формы линий.
У статті розглядається можливість застосування емпіричної модової декомпозиції (Empirical Mode Decomposition, EMD) для усунення дрейфу базової лінії на прикладі біомедичних сигналів – вимірюваних у клініці сигналів внутрішньочерепного тиску (ВЧТ) і електрокардіограми (ЕКГ). Для усунення нестаціонарної завади з нестаціонарних і нелінійних сигналів використовується адаптивне фільтрування на основі градієнтного LMS-алгоритму Уїдроу-Хоффа (Widrow-Hoff), у якому невідомий опорний сигнал (вхід в адаптивний фільтр) пропонується формувати за допомогою внутрішніх модових функцій (IMF) емпіричного розкладання досліджуваного сигналу. Запропонована схема фільтрування, у порівнянні з широко використовуваними методами двокрокової ковзне середньої фільтрації, фільтром нижніх частот нульової фази першого порядку і медіанним фільтром, показала ефективне усунення дрейфу базових ліній ВЧТ і ЕКГ сигналів без спотворення їх форми ліній.
The goal of that work is check of the effectiveness of the presented EMD-method and the Widrow-Hoff gradient LMS-method for the baseline wander removal at ICP and electrocardiogram (ECG) signals, and comparison of the suggested method with statistically direct algorithms. The removal of such interference is a very important step in the preprocessing stage of essential medical signals for getting desired signal for clinical diagnoses. At this article a new method signal filtering was presented, in which the reconstruction of the reference signal is conditioned by lower frequency IMFs. This method does not use any preprocessing and post processing, and does not require prior estimates. The proposed filtering scheme, as compared to the widely used of a two-stage moving-average filter, lowpass-IIR and median filters, showed the effective baseline wander removal of ICP and EKG of signals without distortion of their waveform signals.
