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心电图（ECG）信号是反映心脏电活动的生物电信号，在临床诊断中具有重要意义。然而，ECG信号在采集过程中容易受到噪声干扰，影响信号的准确分析和诊断。本文提出了一种基于自适应噪声的完备经验模态分解（CEEMDAN）算法，用于ECG信号去噪。该算法通过自适应地估计噪声分量，提高了分解精度，有效去除了ECG信号中的噪声。此外，本文还介绍了SE样本熵计，用于评估ECG信号去噪效果。
引言
ECG信号是反映心脏电活动的生物电信号，广泛应用于临床诊断和心脏疾病监测。然而，ECG信号在采集过程中容易受到噪声干扰，主要包括基线漂移、肌肉干扰、电源线干扰等。这些噪声会影响ECG信号的准确分析和诊断，因此需要进行有效的去噪处理。
经验模态分解（EMD）是一种自适应信号分解方法，能够将非平稳信号分解为一系列固有模态函数（IMF）。EMD算法在ECG信号去噪中取得了较好的效果，但存在分解精度低、易受噪声影响等问题。
CEEMDAN算法
为了提高EMD算法的分解精度，提出了CEEMDAN算法。CEEMDAN算法通过自适应地估计噪声分量，将噪声分量从信号中分离出来，从而提高了分解精度。
CEEMDAN算法的具体步骤如下：
-
初始化：设置分解次数N，计算信号的均值m。
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噪声估计：计算信号的标准差σ，并估计噪声分量为：
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去噪：将噪声分量从信号中减去，得到去噪后的信号：
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EMD分解：对去噪后的信号进行EMD分解，得到一系列IMF。
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噪声重构：将噪声分量与分解得到的IMF重新组合，得到噪声重构信号：
-
停止准则：如果分解次数达到N或噪声重构信号的能量低于某个阈值，则停止分解。
SE样本熵
样本熵（Sample Entropy，SE）是一种衡量时间序列复杂度的指标。SE样本熵计算步骤如下：
-
嵌入：将时间序列{x(1), x(2), ..., x(N)}嵌入到m维相空间中，得到{X(1), X(2), ..., X(N-m+1)}，其中：
-
相似度计算：计算X(i)与X(j)之间的相似度：
其中，r为相似度阈值。
-
条件概率：计算X(i)与X(j)在相似度阈值r内的条件概率：
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样本熵：计算样本熵：
实验结果
为了验证CEEMDAN算法的去噪效果，本文对ECG信号进行了去噪处理，并计算了去噪后的ECG信号的SE样本熵。
实验结果表明，CEEMDAN算法能够有效去除ECG信号中的噪声，提高了信号的信噪比（SNR）。此外，去噪后的ECG信号的SE样本熵值也得到了提高，表明信号的复杂度和信息量有所增加。
结论
本文提出了一种基于自适应噪声的完备经验模态分解（CEEMDAN）算法，用于ECG信号去噪。该算法通过自适应地估计噪声分量，提高了分解精度，有效去除了ECG信号中的噪声。此外，本文还介绍了SE样本熵计，用于评估ECG信号去噪效果。实验结果表明，CEEMDAN算法能够有效提高ECG信号的信噪比和复杂度，为ECG信号分析和诊断提供了更加准确可靠的数据基础。
[1] 刘晓悦,张泽明,赵立国,等.基于CEEMDAN样本熵和SSA-ELM的风机齿轮箱故障诊断[J].组合机床与自动化加工技术, 2022(009):000.
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2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类