第四章 改良式本質模態分解法之架構與分析結果
4.3 測試訊號分析
4.3.3 MIT-BIH 波形資料庫檔案
自1975 年起，麻省理工學院(Massachusetts Institute of Technology, MIT) 與Beth Israel Hospital(BIH，現為 Beth Israel Deaconess Medical Center)共同 合作心律不整(arrhythmia)之研究，並於 1980 年建立相關資料庫(i.e. HIT-BIH 波形資料庫)。全球約有 500 個研究心臟疾病的機構使用此資料庫，其為現 今普遍作為標準測試之資料庫中心【42】。
(a) (b)
(c) (d)
(e) (f) 圖 4.37 MIT-BIH 檔案 (a)資料讀取圖形介面 (b)註解檔(*.atr)不存在之訊息
(c)資料檔(*.dat)不存在之訊息 (d)導程設定之對話窗 (e)資料長度 設定之對話窗 (f) RIMD 參數設定對話窗及原始資料 f 之訊息 s
MIT-BIH 資料庫檔案中紀錄的每筆資料皆包含三個部分：
標頭檔(*.hea)；
註解檔(*.atr)；
資料檔(*.dat)，三者名稱相同，且缺一不可。
在讀取檔案時，只要點取標頭檔(*.hea)即可執行，但在演算法程式編碼 時，要分別判斷相同名稱之註解檔(*.atr)與資料檔(*.dat)是否存在，若不存在 便出現如圖 4.37 (b)與(c)的錯誤訊息。
MIT-BIH 心律不整資料庫共有 48 筆心電訊號紀錄，每筆資料皆利用 360Hz 作為 fs，並以11-bit 解析度以及電壓值大小範圍 10mV 去紀錄，且每 筆資料由兩個不同的導程組成(通常是 MLII 配上 V1)，完整資料長度為 30 分鐘【42】。因此，在資料讀取時需選擇所要顯示之導程，設定導程之對話 窗如圖 4.37 (d)所示；此對話窗會顯示出這筆資料紀錄的導程訊息供使用者 選擇。並且可以在參考文獻【43】中，看到每筆資料的細項，例如：編號 118 之受測者為男性，年齡 69 歲，所紀錄的兩個導程分別為 MLII 與 V1 等。
本試驗設定30 秒的資料長度(設定值為 10801，如圖 4.37(e)所示)，利用 360Hz 之 f 進行s RIMD(其餘為預設值，如圖 4.37 (f)所示)之拆解，並執行資 料第一個導程MLII(如圖 4.38 所示)，得到拆解之結果如圖 4.39 所示。
圖 4.38 MIT-BIH 檔案編號 118 之原始波形(MLII)
圖 4.39 MIT-BIH 檔案編號 118 經 RIMD 之分解結果(MLII)
圖 4.40 MIT-BIH 檔案編號 118 去除殘餘量之重建訊號結果(MLII)
圖 4.41 比較 MIT-BIH 檔案編號 118 去除殘餘量之重建訊號波形(MLII)
圖 4.40 為 MLII 去除殘餘量之重建訊號結果，可以明顯的看出與原始訊 號相比，其基準線飄移的現象能有效的處理。圖 4.41 所示為四種結果之重 建訊號波形，可以發現標準EMD 與 EEMD 一樣存在明顯上下飄移的情況；
至於加入間歇性準則之EMD 以及 RIMD 則有效的濾除漂移的分量。
(a)
(b)
圖 4.42 比較 MIT-BIH 檔案編號 118 重建訊號之 FFT (MLII) (a)原始圖 (b) 放大圖
由圖 4.42 FFT 頻譜比較圖發現，經過 RIMD 處理後，原始訊號低頻(<
0.5Hz)時之巨大能量將有效的降低。透過標準 EMD 以及 EEMD 處理後，低 頻還是存在著明顯的能量；而加入間歇性準則之EMD 與 RIMD 重建訊號之 FFT，低頻的能量皆能有效的去除，惟 RIMD 的結果更佳。再次驗證 RIMD 能有效率除基準線飄移之雜訊。
4.3.4 小結
在 4.2 節模擬訊號的試驗結果顯示，基於 EMD 之演算法對於具有趨勢 訊號分量的拆解能力特別突出。本節利用兩組實際量測到的心電訊號，透過 RIMD 處理後，成功的將基準線飄移分量(趨勢訊號)移除，並在 FFT 頻譜上 觀察到低頻時之能量將會大幅的下降。試驗結果顯示，即使在實際的測試訊 號中，RIMD 也能將低頻的趨勢訊號移除，而達到雜訊濾除的功效。