[發(fā)明專利]基于RFDA小波閾值的心電信號去噪算法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011098827.2 | 申請日： | 2020-10-14 |
| 公開（公告）號： | CN112244862A | 公開（公告）日： | 2021-01-22 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 張銳;錢超 | 申請（專利權(quán)）人： | 哈爾濱理工大學(xué) |
| 主分類號： | A61B5/346 | 分類號： | A61B5/346 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 150000 黑龍*** | 國省代碼： | 黑龍江;23 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 基于 rfda 閾值 電信號 算法 | ||
1.基于RFDA小波閾值的心電信號去噪算法，其特征在于：包括如下步驟：
步驟S1、選擇合適的小波基函數(shù)，對心電信號進行指定層數(shù)的小波分解，得到對應(yīng)層的的高頻細(xì)節(jié)分量和和低頻近似分量；
步驟S2、去除高頻細(xì)節(jié)分量的頻域混疊現(xiàn)象；
步驟S3、對高頻細(xì)節(jié)分量進行的閥值估計；
步驟S4、通過硬閾值函數(shù)和所獲閾值對心電進行去噪；
步驟S5、對處理后的高頻細(xì)節(jié)分量和低頻近似分量重構(gòu)心電信號。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于RFDA小波閾值的心電信號去噪算法，其特征在于：所述步驟S2所述小波分解方法包括：
步驟S1a、使心電信號和小波高頻濾波器和低頻濾波器分別進行卷積；
步驟S1b、對卷積后的結(jié)果進行隔二采樣，得到高頻細(xì)節(jié)分量和和低頻近似分量；
步驟S1c、對低頻近似分量重復(fù)上述步驟，得到下一層頻細(xì)節(jié)分量和和低頻近似分量。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于RFDA小波閾值的心電信號去噪算法，其特征在于：所述步驟S2所述去除頻域混疊現(xiàn)象方法包括：
步驟S2a、對各層高頻細(xì)節(jié)分量進行傅里葉變換成頻域；
步驟S2b、對頻域中多余的頻率成分置零；
步驟S2c、經(jīng)處理后的頻率進行傅里葉逆變換。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于RFDA小波閾值的心電信號去噪算法，其特征在于：所述閾值估計方法包括：
步驟S3a、把高頻細(xì)節(jié)分量s(i)的每一個元素取絕對值，再由小到大排序，然后將各個元素取平方，從而得到新的信號序列：
f(k)＝(sor(|s|))，(k＝0，1..，N-1)；
步驟S3b、若取閾值為f(k)的第k個元素的平方根，即
則該閾值產(chǎn)生的風(fēng)險為：
步驟S3c、選出風(fēng)險向量Risk的最小點所對應(yīng)的下標(biāo)k值，從而得到閾值λk。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于RFDA小波閾值的心電信號去噪算法，其特征在于：所述硬閾值函數(shù)公式為：
式中，w為高頻細(xì)節(jié)分量，λ為估計的閾值。
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