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。     

一种改进的心电信号基线漂移矫正方法

传统滑动平均滤波法有实现容易、计算简单的优点,但在矫正心电信号的基线漂移时容易造成有用心电信号的丢失,从而使滤波后的心电信号产生失真.文中在传统滑动滤波器的基础上,考虑心电数据的采样率并进行跳跃采样对算法进行改进,给出了改进算法的数学模型,并利用MIT-BIH心电数据库中的实测数据对两种算法进行了比较验证.实验表明改进算法处理后得到的结果,在矫正心电信号的基线漂移时与原算法相比,减少了有用心电信号的损失,滤波后的心电信号失真更小,与原始数据的吻合度更高,效果更理想.     

基于小波和自适应滤波的ECG基线漂移校正

为校正ECG信号的基线漂移,提出小波变换和自适应滤波相结合的方法。利用小波变换对原始ECG信号进行分解,将得到的高频分量作为参考信号输入,采用基于幂函数的最小均方算法（P—LMS）进行自适应滤噪处理。通过与传统的归一化最小均方算法（NLMS）进行对比,验证该算法的准确性。仿真实验和MIT-BIH数据库中的实际数据检验结果表明,基于幂函数的最小均方算法和小波变换相结合的方法能够有效校正基线漂移,并较好地保持心电信号的几何特征。     

结合小波变换和中值滤波心电信号去噪算法研究

在采集心电信号数据的过程中,必然会涉及到肌电干扰、基线漂移和50Hz工频干扰,而使用常规系统辨识法则常常在一定程度上难以鉴定心电信号的特性.中值滤波器是一种操作简单的、高速的非线性信号滤波器,它常用于心电信号中低频去噪过程,如基线漂移.因为WTS的二进小波是一组带通滤波器,不同尺度有不同的频带,小波变换被选定用来分解原始信号,小波变系数的重建形成了消除干扰的心电信号.采用模拟实验是要确定如何进行自适应的阈值选取,适当的分解层数和小波函数.通过使用MIT/BIH数据库的心电信号,并结合计算机仿真形成的心电信号来对该方法进行检验.结论表明此算法可有效抑制心电信号中的主要噪声,满足心电波形临床分析和诊断的需求.     

一种基于小波变换图像去噪的方法

提出了一种基于图像软阈值小波变换的高斯白噪声消除法。该算法根据含噪声图的特点,把信号分成信号象素与可能噪声象素两类,对于可能是噪声的象素,采用图像的小波软阈值去噪方法进行滤波,而对信号象素不产生影响,且能保留更多的图像细节。文中也给出了标准中值滤波,自适应维纳滤波算法和小波软阈值去噪的算法进行比较实验,结果表明用小波软阈值去噪的算法处理高度污染高斯白噪声的图像能力明显强于标准中值滤波,稍微优于自适应维纳滤波算法,且能够比较好保留图像的细节部分。     

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。     

基于容性耦合电极的可穿戴心电信号检测及其去噪算法研究

针对传统心电检测系统存在佩戴电极不方便和电极导电膏易脱水等问题,在研究分析电容耦合工作原理的基础上,设计了一种可穿戴容性耦合电极。针对这种可穿戴容性耦合电极,提出了一种改进小波阈值去噪算法,该算法结合心电信号与噪声小波系数分布特性,采用改进阈值函数对分解后小波系数量化处理并重构心电信号。利用MIT￣BIH数据库验证,该算法能有效消除心电信号中的噪声干扰,相比平滑滤波、数学形态滤波和经验模式分解信噪比提高了10.72％,均方误差减小了27.29％。心电检测实验表明可穿戴容性耦合心电信号检测系统能够准确检测出人体心电信号主要特征。     

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。     

一种新型提高光斑图像质心精度的去噪方法

提出了一种新的结合自适应中值滤波和阈值的去噪方法。与其他中值滤波方法不同,这里采用的自适应中值滤波的滑动窗口大小根据窗口内灰度的均值与最佳阈值下目标部分灰度均值和背景部分灰度均值的差别自适应确定。实验结果表明,与仅用中值滤波或仅用简单阈值对图像去噪的方法相比,利用该去噪方法,图像的信噪比提高了10.42 dB,光斑图像质心的精度最大提高了80%左右。     

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。     

心电图中滤除基线漂移的研究

介绍了一种利用中值滤波器来滤除信号中基线漂移的方法。由于中值滤波器是一种非线性信号处理方法,具有计算简单,处理速度快的特点,从而能在有效抑制基线漂移噪声的情况下,提高整体的运算速度。采用MIT-BIH数据库中的心电数据对该方法进行检验,结果显示该方法能很好地滤除ECG中的基线漂移噪声,同时将该方法与常用的两种方法进行实时性比较,实验结果表明该方法在确保信号不失真的情况下,提高了系统的运算速度。     

Piecewise linear correction of ECG baseline wander: a curve simplification approach

In this paper, we suggest a novel method for ECG baseline correction, exclusively based on pattern recognition tools, namely, dominant points (DPs). The DPs are computed by the Douglas-Peucker curve simplification algorithm. The so-computed DPs include peak and baseline points, the discrimination of which yields gradual piecewise linear estimation of the baseline wander (BaselineW) in two iterations. At each iteration, the current BaselineW is subtracted from the input signal according to the decomposition scheme: ECG approximately ECG(ZBLW) + BaselineW, where ECG(ZBLW) is the underlying baseline wander free ECG. The method targets many types of baseline deviations in a unified approach: baseline drift due to respiration, amplitude modulation due to perspiration and abrupt potential change due to electrode loose contact. We tested the developed method on a variety of ECG records including half synthesized records contaminated with different types of baseline deviations (simulated) noise, and on records from the MITBIH database presenting important baseline deviations, including normal and abnormal heart beats cases. The method showed good performance in computing a piecewise linear estimation of the baseline deviation and in extracting the ECG(ZBLW), which represents the clinically significant electrocardiogram information.     

一种利用小波变换逼近信号滤除心电图基线漂移的方法

该文提出了一种利用小波变换逼近信号滤除心电图(ECG)基线漂移的方法。该方法的基本思想是:通过对ECG信号进行多尺度分解,利用分解后所得的逼近信号充分逼近ECG中的基线漂移噪声的特性,从而滤除ECG中的基线漂移分量。将该方法应用于MIT-BIHDatabase眼1演提供的30分钟的真实ECG记录上,结果显示该方法能较好地滤除ECG基线漂移,且对信号的其他成分损害较小。     

ECG baseline wander reduction using linear phase filters

The continuous real time reduction of baseline wander is a considerable problem in electrocardiography during exercises. Our solution consists of spectral filtering. The legitimacy of high-pass filtering of the ECG by means of digital linear phase filters with a low cut-off frequency as high as the heart rate is shown. The specifications of these filters are derived from experimental results. Special hardware is presented that simultaneously performs the desired real-time filter operation in four ECG leads.     

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。     

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。     

基于形态学与小波变换的信号自适应去噪算法

针对常规的ECG（electrocardiogram）信号去噪算法存在的缺陷,提出了一种基于形态学与小波变换的自适应综合去噪算法。该算法利用形态学滤波器去除基线漂移信号,用小波滤波器去除高频干扰信号,并将这两部分所得到的心电噪声分量作为自适应滤波器的参考输入信号,对ECG信号进行自适应滤波处理,最后得到去噪后的ECG信号。实验表明,本算法是一种有效的去噪算法。