[發(fā)明專利]基于自適應(yīng)閾值小波變換的心電信號(hào)降噪方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711432128.5
• 申請(qǐng)日: 2017-12-26
• 公開（公告）號(hào): CN108158573B
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 趙仲明;李端;王宇軒;崔桐;張世影
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 智慧康源（廈門）科技有限公司
• 主分類號(hào): A61B5/0402
• 分類號(hào): A61B5/0402;A61B5/00;G06F17/14
• 代理公司: 廈門律嘉知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 35225
• 代理人: 張輝;溫潔

本發(fā)明公開了一種基于自適應(yīng)閾值小波變換的心電信號(hào)降噪方法，其特征在于包括如下步驟：步驟1：采用Mallat算法，選擇小波函數(shù)sym6和分解層數(shù)J，對(duì)含噪心電信號(hào)進(jìn)行小波分解，得近似系數(shù)和細(xì)節(jié)系數(shù)；步驟2：設(shè)定自適應(yīng)于各層細(xì)節(jié)系數(shù)的閾值，并選擇閾值函數(shù)；步驟3：對(duì)各層的細(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)閾值處理，去除工頻干擾和肌電干擾，對(duì)近似系數(shù)處理去除基線漂移；步驟4：對(duì)處理后的心電信號(hào)進(jìn)行小波重構(gòu)，得到信號(hào)的近似最優(yōu)估計(jì)值。本發(fā)明方法充分利用了小波變換多分辨率特性，提供了一種自適應(yīng)閾值選取方式，即在每一級(jí)層上采用不同閾值，靈活地將噪聲和信號(hào)分離，提高了信號(hào)特征的可分離性，在視覺(jué)、均方誤差和信噪比三方面較傳統(tǒng)方法效果更好，較好的保留了圖像的細(xì)節(jié)信息，具有較高的實(shí)用價(jià)值。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及心電信號(hào)降噪領(lǐng)域，特別涉及一種基于自適應(yīng)閾值小波變換心電信號(hào)降噪方法。

背景技術(shù)

心臟病及各種心血管疾病是世界范圍內(nèi)致死、致殘率較高的疾病，其突發(fā)性與不可預(yù)測(cè)性使得診治受到很大限制，隨著我國(guó)人口老齡化以及生活水平的不斷提高，心臟病和各種心血管疾病的發(fā)病率呈持續(xù)上升趨勢(shì)，我國(guó)人口眾多，醫(yī)生和醫(yī)療設(shè)備相對(duì)匱乏，開展基于大數(shù)據(jù)的心電智能監(jiān)測(cè)可有效降低致死致殘率，其中對(duì)采集到的心電信號(hào)進(jìn)行降噪預(yù)處理是關(guān)鍵步驟；另一方面，心電信號(hào)是一種微弱的生理信號(hào)，頻率范圍為0.5-150Hz，90％集中在0.5-40Hz，電壓幅度范圍一般在10μV-5mV，具有低頻率、低幅值和人體高阻抗等特點(diǎn)，同一時(shí)間可受到工頻干擾(50Hz/60Hz)、基線漂移(1Hz)以及肌電干擾(5Hz-2kHz)等噪聲影響，使得心電信號(hào)波形模糊不清，對(duì)隨后的信號(hào)分析處理、計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別診斷造成很大影響。心電信號(hào)降噪已然成為心電監(jiān)護(hù)、心臟疾病預(yù)測(cè)和診斷的核心部分。

現(xiàn)有技術(shù)中小波閾值去噪是一種非常有效的心電信號(hào)去噪方法，小波閾值選取算法以Donoho等人提出的通用閾值(VisuShrink)算法為主，該方法在每層上都使用同一個(gè)閾值，有“過(guò)扼殺”小波系數(shù)的傾向，信號(hào)重構(gòu)后較之原始信號(hào)易產(chǎn)生震蕩，重構(gòu)平滑效果不佳。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)上述問(wèn)題，本發(fā)明目的在于提供一種基于自適應(yīng)閾值小波變換的心電信號(hào)降噪方法，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)各層的閾值選擇方式，靈活地將噪聲和信號(hào)分離，改善使用通用閾值的不足，在視覺(jué)、均方誤差和信噪比三方面均有改善，具有較高的實(shí)用價(jià)值的。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的提出的技術(shù)方案為：基于自適應(yīng)閾值小波變換的心電信號(hào)降噪方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1：采用Mallat算法，選擇小波函數(shù)sym6和分解層數(shù)J，對(duì)含噪心電信號(hào)進(jìn)行小波分解，得近似系數(shù)和細(xì)節(jié)系數(shù)；

步驟2：設(shè)定自適應(yīng)于各層細(xì)節(jié)系數(shù)的閾值，并選擇閾值函數(shù)；

步驟3：對(duì)各層的細(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)閾值處理，去除工頻干擾和肌電干擾，對(duì)近似系數(shù)處理去除基線漂移；

步驟4：對(duì)處理后的心電信號(hào)進(jìn)行小波重構(gòu)，得到信號(hào)的近似最優(yōu)估計(jì)值。

優(yōu)選的，步驟1中所述的分解層數(shù)J為根據(jù)實(shí)際需求再結(jié)合采樣率和含噪信號(hào)長(zhǎng)度確定分解最大層數(shù)為8層。

進(jìn)一步的，步驟2中所述的設(shè)定自適應(yīng)于各層細(xì)節(jié)系數(shù)的閾值，并通過(guò)自適應(yīng)閾值計(jì)算方式計(jì)算得到第一層細(xì)節(jié)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)偏差、各層細(xì)節(jié)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)偏差以及層參數(shù)，從而得到各層細(xì)節(jié)系數(shù)對(duì)應(yīng)的閾值，具體計(jì)算如下：

閾值T_h求取公式為：

其中為第一層細(xì)節(jié)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)偏差，為各層細(xì)節(jié)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)偏差；

層參數(shù)β在1-3層上求取公式為：

層參數(shù)β在4-8層上求取公式為：