变分模态分解联合改进小波阈值函数的PPG降噪算法

针对PPG信号采集过程中存在大量混合噪声的问题，提出一种变分模态分解（VMD）改进小波阈值降噪的降噪算法。首先通过傅里叶变换得到脉搏波信号频域信息，确定分解个数和主频率；然后利用变分模态分解算法将含噪声的PPG信号分解为一系列固有模态分量，分解过后确定各分量的中心频率，并筛选有效固有模态分量；最后利用改进后的小波阈值函数对残余噪声进行降噪处理，避免了软阈值的恒定偏差，又保证了阈值函数的连续性，降噪后的信号与原始信号相关系数均值为0.934 7，比变分模态分解方法重构信号提升了7.1%。与其他降噪算法相比，信噪比分别提高了5.77 dB、5.38 dB、4.5 dB，均方根误差分别降低了26.1%、16.8%、7.4%。实验结果表明，通过理论计算、数值模拟和应用研究验证了所提方法的有效性和优越性，在滤波效果和信号保真度之间取得了很好的平衡。