생체신호 경험적모드분해 (Empirical Mode Decomposition for Biosignals)
한 줄 정의: 비선형, 비정상 생체신호를 고유모드함수라는 단순 진동 성분들로 데이터 기반으로 분해하는 적응형 신호처리 기법입니다.
쉽게 풀면
복잡하게 뒤섞인 생체신호를 여러 개의 단순한 진동 패턴으로 자동으로 나누는 방법입니다. 미리 정해진 기준 파형 없이 신호 자체의 특성에 맞춰 스스로 분해한다는 점이 특징입니다.
왜 중요한가
심전도나 뇌파처럼 비선형적이고 시간에 따라 특성이 변하는 생체신호는 전통적인 푸리에 변환으로 정확히 분석하기 어려운데, 이 기법은 그런 신호에도 유연하게 적용할 수 있기 때문입니다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
"본 연구는 empirical mode decomposition for biosignals를 이용해 심전도 신호에서 기저선 변동과 근전도 잡음을 효과적으로 분리하였다."
심전도 신호에서 원하지 않는 잡음 성분만 골라내 제거했다는 의미입니다.
"앙상블 empirical mode decomposition for biosignals 기법을 적용하여 모드혼합 문제를 완화하고 뇌파 성분 분리 정확도를 향상시켰다."
기존 방법의 단점을 보완한 개선된 기법으로 뇌파 분석 정확도를 높였다는 내용입니다.
조금 더 깊게 보면
신호의 극값을 이용한 스플라인 보간과 체거름(sifting) 과정을 반복해 고유모드함수(IMF)를 추출하며, 이후 힐버트 변환과 결합한 힐버트-황 변환(HHT)을 통해 순간 주파수와 진폭 정보를 얻을 수 있습니다.
주의할 점
서로 다른 주파수 성분이 하나의 고유모드함수에 섞이는 모드혼합 현상이 발생할 수 있어, 잡음보조 앙상블 기법 등 개선된 방법이 함께 사용됩니다.