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Optimal Base Wavelet Selection for ECG Noise Reduction Using a Comprehensive Entropy Criterion
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资源说明：在处理心电图（ECG）信号的去噪问题中，选择合适的基小波至关重要。这是因为不同的基小波对于信号的分解能力不同，以及分解后的系数与分析信号之间的信息相似度也有差异。为了搜索最适合特定ECG信号的最优基小波，本文提出了一种基于多标准的综合熵准则Ecom，该准则综合了与熵和能量相关的八个标准：能量、熵、能量-熵比、联合熵、条件熵、互信息、相对熵以及比较信息熵。通过对来自MIT-BIH心律失常数据库中十六个受试者的ECG信号进行实验验证，结果表明Ecom在选择最适合ECG信号滤波的最佳基小波方面优于其他八个标准。
该研究中用到的八个标准反映了基小波对于ECG信号的分解能力以及分解系数与原始信号之间的相似性。Ecom准则不仅考虑了分解后信号的能量分布情况，而且考虑了信号的不确定性特征，从而能在多个层面上进行比较。通过这样的综合评价，能够更全面地评价基小波对于ECG信号去噪效果的适用性。
实验中采用的四个性能评价指标包括输出信号噪声比（SNRo）、均方根误差（RMSE）、百分比均方根差异（PRD）以及相关系数。这些指标能够从不同的角度衡量滤波后信号的去噪效果和保留原始信号特征的能力。具体来说，SNRo反映了输出信号中信号成分与噪声成分的强度关系；RMSE是衡量去噪后信号与原始信号差异的一个常用指标；PRD是对信号变化程度的一个度量；相关系数则是衡量去噪后信号与原始信号相似度的一个统计量。
通过这些指标对Ecom与其他八个标准进行比较，研究证实了Ecom在选择ECG信号去噪滤波的最佳基小波方面具有优势。通过实验验证，由Ecom选出的基小波在滤波性能上优于其他比较标准。为了进一步验证Ecom的优势，研究者们还进行了假设检验，结果显示Ecom的SNRo、RMSE、PRD和相关系数在统计学上具有显著性，这意味着Ecom的优越性不仅在直观上，而且在统计学上也是成立的。
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