心电信号去噪效果的评估与分析

心电信号是人体的主要生理信号之一,通过对心电信号的分析可了解心脏的健康状态,由于心电信号属于微弱低频信号,所以在采集过程中极易受到来自人体内部和外部的噪声干扰,影响心脏疾病诊断的效果。基线漂移、工频干扰和肌电干扰是心电信号采集过程中不能忽略的噪声干扰。对心电信号的相关去噪算法的效果进行对比分析。首先将模拟理想状态下的心电信号作为原始数据,同时模拟出心电信号中存在的基线漂移、工频干扰和肌电干扰。每种噪声干扰分别选择三种常用的去噪算法,采用信噪比、均方差和心电信号的频域特征的评估指标进行去噪效果的比较。在此基础上,提出了一种多噪声心电信号的去噪方法并给出去噪流程和效果。研究结果表明：（1）对于基线漂移、工频干扰和肌电干扰分别采用小波变换法、陷波滤波法和小波阈值法的去噪效果最好;（2）当心电信号含两种及两种以上噪声时,按照滤除基线漂移、工频干扰和肌电干扰的去噪顺序滤波效果最好。     

小波分析法在心电信号数字滤波中的应用

该文介绍了小波分析在数字滤波领域中的重要作用及其基本理论,并介绍了在心电信号数字滤波器,如何利用coniflet小波函数对原始的心电信号进行Mallat多分辨率分解和重建,并解决了小波分析在心电信号滤波中会遇到的三个实际问题：小波基函数的选取,确定心电信号及噪声的频域表现和小波在不同尺度下的通带。通过实验证明,用coiflet小波对心电信号进行数字滤波,能很好地换制信号中的基线漂移、工频干扰和肌电干扰。     

心电信号去噪的数学形态学滤波器

为探索验证一种基于数学形态滤波器的去除心电基线漂移和工频干扰的高性能滤波器设计方法,借鉴数学形态学一维信号滤波原理,提出自适应阈值ECG去噪算法的思路,讨论了3σ统计准则在ECG自适应阈值滤波中的作用,利用改进的算法对心电图中常见的工频干扰和基线漂移进行校正。通过对MIT-BIH心率变异数据库中多组数据的仿真验证研究,验证了该算法能有效实现心电信号的噪声预处理;数学形态学理论在心电信号处理中具有良好性能,是实时处理一维生物医学信号有潜力的工具。     

心电信号噪声的数字滤波研究

心血管疾病的正确诊断依赖于心电信号的准确获取,提出了一种消除工频干扰和基线漂移的数字滤波方法,该方法运算量小、设计简单、易于实现.实验表明该方法能有效滤除工频干扰和抑制基线漂移,获得真实的心电信号.     

基于有限长脉冲响应滤波器和aTrous算法的小波心电信号去噪

微弱低频的心电信号采集中容易受到外界环境的干扰,必须先对其进行预处理才能用于心脏疾病的诊断。Mallat算法的小波分解重构法不能有效滤除心电信号中的工频和肌电干扰;小波阈值法不能有效滤除心电信号中的工频和基线漂移,重构的心电信号会产生伪吉布斯现象。针对以上情况,提出了一种基于有限长脉冲响应滤波器(FIR)和aTrous算法的小波去噪方法。该方法综合运用了50Hz陷波器、aTrous算法小波分解重构法和小波阈值法。仿真郑州大学第二附属医院和MIT-BIH心率失常数据库的心电信号表明,该方法能够有效去除心电信号中的工频和基线漂移,大幅度衰减肌电干扰,同时有效消除伪吉布斯现象。     

基于LabVIEW的双线程模式自适应相干模板法的实现

自适应相干模板法在信号检测系统中具有广泛应用,该算法可同时滤除工频干扰和基线漂移。但在工频频率不断波动的采集系统中,该算法的滤波效果明显变差。介绍了一种双线程模式实时跟踪工频干扰的自适应相干模板法及该算法在LabVIEW上的实现过程。实验证明,该算法通过在LabVIEW上的实现,能够快速实时跟踪和滤除工频干扰,且效果明显。     

基于形态学和小波变换的心电信号去噪算法

在处理心电信号采集过程中混入的基线漂移、工频干扰及肌电干扰等噪声的过程中,小波变换取得了广泛的应用。针对小波算法的缺陷及不足,提出了一种基于数学形态学和小波阈值的混合算法。该算法利用非线性形态学滤波器滤除基线漂移,将获得的含高频噪声心电信号通过小波阈值算法进行处理,最后获得无噪声的ECG（心电）信号。采用MIT/BIH Arrhythmia Database中的数据对算法进行了验证,实现了三种主要干扰的滤除,本算法效果良好,为后续特征点的识别奠定了基础。     

表面肌电信号的降噪处理

表面肌电信号是一种易受多种噪声影响的生物电信号,其中以工频干扰、基线漂移、白噪声等干扰尤为严重.通过分析噪声干扰的特点,结合表面肌电信号特征,选取频谱插值法在频域内消除了工频干扰;利用形态学滤波的开闭运算得到基线漂移特征,从而滤除了基线漂移;基于经验模态分解(EMD)得到的本质模态函数分析消除了白噪声.实验结果表明:上述滤波方法在不损坏有用信号的前提下,可以实现较为满意的滤波效果.     

基于屏蔽驱动的工频干扰抑制技术研究

采集心电、肌电和脑电等生理电信号时,总是存在工频干扰等环境噪声,且噪声的幅度通常远大于生理电信号本身的幅度,给信号的分析和处理带来了很大的困难。目前常用的方法是利用软件算法对采集到的信号进行滤波处理,这种方法虽然能在一定程度上降低工频干扰的影响,但同时会造成目标信号的衰减和畸变。针对此问题,文章设计了一种独特的硬件屏蔽驱动技术,实现在模拟前端最大限度地抑制原始信号中的工频干扰噪声。实验结果表明,生理电极引入屏蔽层驱动后,心电和肌电采集过程中的工频干扰可以得到明显的抑制;通过对屏蔽层接入不同的驱动信号的比较发现,利用各电极自身的信号对输入端进行屏蔽的效果最好,对工频干扰的抑制幅度高达35 dB。文章提出的屏蔽驱动硬件电路设计技术,可广泛用于各种生理电信号的采集,实现在源头上抑制工频干扰的影响,从而在根本上提高生理电信号的信噪比。     

从肌电信号中减少工频干扰方法的性能比较分析

如何从肌电信号中有效地减少工频干扰一直是肌电信号检测与应用中的突出问题。本文总结数字陷波、LMS自适应滤波、卡尔曼(Kalman)滤波和S变换等几种适合进行实时工频干扰去除的方法,研究和分析它们在去除肌电信号中工频干扰的性能。初步结果表明:Kalman滤波方法在从肌电信号中减少工频干扰方面表现出了较好的整体性能,而S变换方法对具有严重工频干扰的肌电信号具有较好的噪声抑制效果。     

NLMS与RLS算法的仿真比较及其在FECG提取中的应用

该文通过计算机仿真对比研究了归一化最小均方误差（NLMS）和递推最小二乘（RLS）两种自适应滤波算法,并将这两种算法用于胎儿心电图仪的自适应滤波器仿真设计中。该方法通过自适应滤波拾取理想的参考信号,再与腹部混迭信号相减抵消母亲心电图（MECG）,从而提取出胎儿心电（FECG）信号。计算机仿真实验结果表明,这两种算法都能通过有效抑制MECG及其它各种干扰以实现FECG的检测。相比之下,RLS算法具有良好的应用性能,除收敛速度快于NLMS以及稳定性强外,还具有更高的起始收敛速率;更小的权失调噪声,更大的抑噪能力,但其计算复杂度高于NLMS算法。     

基于形态学的ECG小波自适应去噪算法

为了消除心电信号中的噪声,提高心电监护仪的性能和计算机自动诊断效率,已经提出了多种方法来消除这些噪声.针对常规的ECG信号去噪算法存在的缺陷,提出了一种基于形态学的小波自适应去噪算法.该算法利用线性组合形态学滤波器去除基线漂移信号,然后对处理后无基漂的信号送入小波自适应滤波器,选取合适的阚值对其进行二次滤波去噪,最后得到无噪声的ECG信号.实验结果表明,该算法是一种有效的去噪算法.     

自适应数字滤波技术在光纤陀螺SINS中的应用

光纤陀螺捷联惯导系统(SINS)对外界环境极为敏感,系统的输出信号中含有复杂的高频随机噪声,此噪声将导致系统的长时间导航精度较差。要进一步提升导航系统的精度,必须使用更为有效的滤波技术对器件的输出噪声做处理。传统的数字滤波器采用先验固定截止频率,它往往与实际截止频率存在偏差。为了更加有效地消除器件的高频噪声,提出一种基于稳态隐马尔科夫模型卡尔曼滤波器(HMM/KF)的自适应数字滤波设计方法,并用此方法设计的自适应数字滤波器处理光纤陀螺的原始输出信号,从而高效滤除陀螺仪输出信号中的高频随机噪声。     

具有运动伪迹消除功能的移动心电检测系统设计

设计并实现了一种可在人体移动状态下进行检测、采集及分析人体心电信号的系统,硬件设计上,采用高集成度专用心电信号前端处理集成电路进行心电信号的滤波及放大;软件设计上,采用小波阈值降噪对心电信号进行初级滤波,然后采用人体移动加速度传感器获取人体运动信息对心电信号进行自适应滤波,消除运动伪迹.在系统设计上,终端检测设备与手机终端采用蓝牙通信,便于用户测量.实验结果表明:本设计方案能根据人体运动状况,有效消除运动伪迹,保留心电信号的波形,可满足常规的移动心电检测应用.     

轨检仪处理水平轨缝信息的变化率滤波法

介绍了一种利用变化率滤波处理水平参数中轨缝信息的方法。由于该方法取代了原系统的数字滤波法处理水平参数中的轨缝信息,所以利用数字滤波器进行滤波对于稳态过程信号滤波能够起到最佳效果。而GJY轨检仪测得的水平参数是一个瞬态信号,因此采用了变化率滤波方法对水平轨缝信息进行处理,并在GJY-H系统中得到成功的应用,取得了良好的社会和经济效益。     

New prediction algorithms by covariance information based on innovation theory

This paper states a new design method of recursive predictor and filter based on the innovations theory, using signal and noise covariance information, for white Gaussian and white Gaussian + coloured observation noises. The derived prediction and filtering algorithms estimate stationary stochastic signal processes.The digital simulation results indicate that the algorithms presented are feasible.     

Optimal selection of wavelet basis function applied to ECG signal denoising

Over the years ElectroCardioGram (ECG) signal has been used to assess the cardiovascular condition of humans. In practice, real time acquisition and transmission of the ECG may contain noise signals superimposed on it. In general, the signal processing algorithms employed for denoising provide optimal performance and eliminate the high frequency noise between any two beats contained in a continuous ECG signal. Despite their optimal performance, the signal processing algorithms significantly attenuate the peaks of characteristics wave of the ECG signal. This paper presents a selection procedure of mother wavelet basis functions applied for denoising of the ECG signal in wavelet domain while retaining the signal peaks close to their full amplitude. The obtained wavelet based denoised ECG signals retain the necessary diagnostics information contained in the original ECG signal.     

脉搏波信号预处理方法研究

为克服脉搏波信号采集时受到的高频噪声干扰和低频噪声干扰,脉搏波信号的预处理成为心脉信号处理中的关键环节。使用零相位滤波法处理脉搏波信号,改善传统数字滤波器直接滤波的输出失真问题;通过建立评价参数,对去除高频噪声的数字滤波器和小波阈值滤波器的滤波效果进行评价,获得最佳滤波方法;对比常用去基线漂移方法在处理脉搏波信号时的特点,获得最佳去基线漂移算法。使用新研发的脉搏波采集手环采集多名受试者的脉搏波原始信息,将采集到的信号按上述方法去噪和去基线漂移后,实现脉搏波信号的预处理过程。实验结果表明,采用sym4小波基、固定阈值、软阈值函数等小波阈值去噪方法去除高频噪声并使用三次样条插值拟合曲线去除基线漂移后,所获得的脉搏波信号平滑无毛刺,每个周期起始点和终点都在同一水平基线上,满足后续脉搏波信号的医学分析和疾病诊断需要。     

基于卷积自编码神经网络的心电信号降噪

心电信号由于在采集过程中会受到外界环境的干扰导致其形态特征被严重淹没,从而对医生的诊断和远程智能分析造成干扰。基于此,提出了一种基于卷积自编码神经网络的心电信号降噪算法。该方法利用自编码器的编码、解码特性,通过卷积的方法构建深层神经网络来学习从含噪心电信号到干净心电信号的端对端映射。卷积层捕获心电信号的细节特征,同时消除噪声;解码部分能够对特征图进行上采样并恢复心电信号细节,从而得到干净的心电信号。实验中采用信噪比和均方根误差为指标,将该方法与小波阈值法、S变换法、BP神经网络法和指导滤波法进行比较。实验结果表明,该降噪方法整体降噪精度更优,同时信号的低频成分也得到了很好的保持。该方法可做到在消除心电信号中复杂噪声的同时完整保留心电信号的形态,为心血管疾病的智能诊断和心电图的特征检测奠定了基础。