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。     

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。     

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.     

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。     

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。     

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.     

基于DSP的心电信号实时滤波算法的实现

介绍数字心电图的心电信号处理中实时滤波算法的实现,探讨针对心电信号的工频干扰、肌电和基线漂移的实时数字滤波方法,在数字心电图的DSP芯片平台上选取有效的滤波算法分别用于消除和抑制基线漂移、工频干扰及肌电干扰。实验表明,在DSP上实现的心电数字滤波方法能达到预定设计要求,具有实时性、有效性等优点,并成功地应用到国家医药管理局攻关项目的十二导联数字心电图机上。     

EMD分解与IIR滤波器在心电信号预处理的应用研究

在对心电信号进行自动检测之前,一般需要先对其进行预处理,以去除心电信号中的干扰和噪声。本文分析了EMD分解和IIR高通滤波器在去除基线漂移中的效果,同时比较了EMD分解后利用IIR窄带陷波器和直接使用IIR窄带陷波器去除工频干扰的效果。实验表明,EMD分解对去除心电信号中的基线漂移和工频干扰有较好的效果。     

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。     

小波变换在心电信号滤波器中的应用研究

讨论了基于小波变换的增强ECG信号的滤波算法,通过处理小波变换的细小尺度和粗大尺度减小了50Hz的工频干扰、基线漂移和随机噪声。实验结果表明了此方法的可行性。     

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。     

自适应小波尺度谱阈值在膈肌信号降噪的应用

膈肌肌电信号是人体微弱的生物电信号,此信号常受到心电信号的严重干扰。为了提高阈值在膈肌肌电信号降噪的准确度,提出了一种小波尺度谱阈值自适应的降噪算法。该算法先对膈肌肌电信号进行小波变换,再把小波系数转化为小波尺度谱,然后确定心电干扰位置,并且根据心电邻域小波能量自动调整阈值从而去除心电干扰。通过对膈肌肌电信号进行实验分析,并且与小波阈值方法进行对比,结果表明该方法降低了心电干扰并且保留了膈肌肌电信号的特征。     

A novel intelligent denoising method of ecg signals based on wavelet adaptive threshold and mathematical morphology

Due to high-frequency noise and low-frequency noise in ECG signals will interfere with the accurate diagnosis of cardiovascular diseases. With the intrinsic mode function (IMF), which is the main component indicators of high-frequency noise and low-frequency noise, this paper proposes an intelligent denoising method of ECG signals based on wavelet adaptive threshold and mathematical morphology. Firstly, this method performs Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise (CEEMDAN) for signals containing noise, and adopts zero-crossing rate to identify IMFs containing high-frequency noise and low-frequency noise. Secondly, according to the discreteness and randomness of IMF containing high-frequency noise, a wavelet adaptive threshold mathematical model is constructed. In this model, with the signal-to-noise ratio (SNR) improvement as the threshold adjustment parameter, the wavelet threshold is modified by niche genetic algorithm, and the optimal solution is obtained after removing high-frequency noise by wavelet decomposition and reconstruction. The waveform of IMF containing low-frequency noise changes slowly and its amplitude is large and it is difficult to remove low-frequency noise. Therefore, mathematical morphology is used to remove low-frequency noise. Finally, the intelligent denoising method of ECG signals is designed by superimposing denoised IMFs. MIT-BIH experiments show that in the process of removing high-frequency noise and low-frequency noise, compared with other denoising methods, the percent root mean square difference (PRD) and SNR improvement of the method proposed in this paper are improved, and the denoising effect is significant, which can provide expert knowledge and decision-making guidance for related application fields.

     

面向智能服装健康监护系统的心电信号基线漂移处理

面向智能服装的健康监护系统心电信号存在严重的基线漂移,针对基漂去除的需要,提出了基于基线漂移阈值的分级处理方法。首先采用滑动窗口中值滤波算法对心电信号进行滤波,并计算出基线漂移的程度大小,当其大于给定的阈值时,采用小波变换得到QRS波群的位置信息和信号的特点来变动滑动窗口大小。中值滤波和小波算法可以在两个处理平台上并行运行,提高了运算速度;最后,运用该算法分别对模拟和实际的基线漂移进行处理,并与其他算法的处理结果进行了比较,结果表明该算法具有较好的实时性和处理效果。     

Characterization and Elimination of AC Noise in Electrocardiograms: A Comparison of Digital Filtering Methods

Diverse digital methods have been advanced previously to remove power line (AC) interference in the ECG. Representative notch filters, adaptive filters and a globally derived filter are surveyed in this study; their performances are compared on artificial signals as well as actual ECGs. The ECGs, recorded at four European medical centers, are from the Common Standards in Electrocardiography (CSE) ECG tape library. AC interference in these ECGs is shown to exhibit two qualities especially relevant to filter design: considerable deviations from a nominal 50 Hz frequency and substantial noise at higher harmonics. Some criteria and useful quantitative measures are suggested to evaluate AC digital filters.     

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。