Signal Denoising Technique Employing Detrended Fluctuation Thresholding and Stationary Wavelet Transform in the Framework of Data-driven Multiresolution Analysis

2023

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/iscas46773.2023.10181926
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This paper proposes a new approach for the signal denoising method based on empirical mode decomposition (EMD) and a novel metric based on detrended fluctuation analysis (DFA). The proposed denoising method first obtains data-driven signal representation called intrinsic mode functions (IMFs) using EMD. Next, DFA is used to threshold the predominantly noisy modes based on their scaling exponent and higher frequency content. Finally, using a shrinkage method on predominantly noisy modes, the denoised signal is reconstructed by the combination of the denoised modes and the remaining IMFs which were obtained as an output from the first step. A comprehensive simulation-based study demonstrates the superiority of the proposed method in comparison to the state-of-the-art methods in signal denoising. Furthermore, the proposed denoising scheme exhibits promising denoising results in practical applications for electrocardiogram (ECG) signals.