目录
1. 引言
2. 方法
2.1 系统架构
2.2 信号预处理
2.3 运动强度评估
2.4 智能去噪决策系统
2.4.1 改进的小波去噪算法
2.4.2 改进RLS自适应滤波
2.4.3 变分模态分解（VMD）
2.5 Pan-Tompkins QRS检测算法
2.6 HRV特征提取
3. 算法流程与数据流
3.1 整体处理流程
3.2 数据流分析
3.2.1 弱运动路径数据流
3.2.2 中强运动路径数据流
4. 实验结果分析
4.1 测试数据参数
4.2 数据预处理结果
4.2 运动伪影去除效果
4.2.1 运动强度评估
4.2.2 处理路径选择
4.2.3 VMD分解结果
4.2.4 随机森林决策结果
4.3 QRS检测性能
4.3.1 检测结果统计
4.4.1 时域指标
4.4.2 频域指标
4.4.3 非线性指标
5. 结论
参考文献
摘要：本文提出了一种基于多级决策的运动伪影去除算法，该算法采用三路径决策机制，根据运动强度自动选择最佳去噪策略，包括改进的小波去噪、RLS自适应滤波以及VMD+随机森林组合方法，用于穿戴式心电信号的运动伪影抑制与心率变异性分析，在保持QRS波完整性的同时有效去除运动伪影，并通过Pan-Tompkins算法实现准确的QRS检测和全面的HRV特征提取。
1. 引言
心电信号（ECG）是心血管疾病诊断的重要工具，但在日常监测中常受运动伪影干扰。传统的滤波方法往往在去除噪声的同时损害了QRS波特征，影响后续心率变异性（HRV）分析。本文提出一种智能分级去噪系统，通过实时评估运动强度选择最佳去噪路径，实现运动伪影的有效去除。
2. 方法
2.1 系统架构
系统整体架构如图1所示，包含四个主要模块：信号预处理、运动强度评估、智能去噪决策和HRV分析。
