[發(fā)明專利]一種用于心電信號分析的小波去噪方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011187264.4
• 申請日: 2020-10-30
• 公開（公告）號: CN112307959B
• 公開（公告）日: 2022-10-11
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 宋宇鯤;杜詩強;韓帥鵬;汪楊;倪偉;張多利
• 申請（專利權(quán)）人: 合肥工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G16H50/20;A61B5/346
• 代理公司: 北京律譜知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11457
• 代理人: 黃云鐸

本發(fā)明提出一種用于心電信號分析的小波去噪方法，包括：對含噪信號進行小波變換處理，獲取多級不同尺度的高頻小波系數(shù)；基于所述高頻小波系數(shù)的尺度變化以及噪聲的實際分布，設(shè)定小波閾值；基于所述小波閾值提出閾值函數(shù)；通過所述高頻小波系數(shù)和閾值函數(shù)獲取估計小波系數(shù)；對所述估計小波系數(shù)進行小波逆變換，并重構(gòu)為去噪信號。本發(fā)明從實際信號的噪聲特點入手，基于新的閾值函數(shù)和閾值選取方式的引入，兼顧了不同類型信號的奇異性和Lipschitz指數(shù)不同的情況，相比于軟硬閾值函數(shù)來說，具有更好的連續(xù)性和更小的系數(shù)偏差，因此提高了對心電信號的噪聲去除效果，從而提高了對心電信號特征波形在臨床診斷診中的準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及去噪技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于心電信號分析的小波去噪方法。

背景技術(shù)

心臟是人體血液循環(huán)系統(tǒng)的動力源泉，由心臟引起的相關(guān)疾病已經(jīng)成為危害人類健康的最主要因素。在心臟疾病的診斷中，心電信號(Electrocardiograph，ECG)的采集和處理對于后續(xù)的心臟診斷起著關(guān)鍵作用。心電信號是指非平穩(wěn)的微弱生物電信號，具有非平穩(wěn)特性且污染噪聲分布范圍大等特點，在采集過程中極易受到外界噪聲和人體表面噪聲的干擾，使得采集到的信號特征波形識別困難，從而影響診斷結(jié)果。所以，需要對采集到的心電信號進行去噪處理，保證臨床診斷的心電信號的特征波形清晰。

目前用于心電信號去噪的方法有很多，包括傅里葉變換法、數(shù)字濾波器法、自適應(yīng)濾波技術(shù)和小波變換法等。傅里葉變換對所處理的信號要求較高，當(dāng)信號不滿足絕對可積的條件時，傅里葉變換將無能為力，同時，傅里葉變換的時頻窗口是固定的，這樣不利于對信號不同頻率成分進行分析。數(shù)字濾波器方法的優(yōu)點是算法復(fù)雜度較小、運算速度較快，但其缺點也是很明顯，由于噪聲成分在心電信號中所占的頻帶較寬，并且數(shù)字濾波器的截止頻率都是固定的，對噪聲沒有適應(yīng)性，所以該方法不能得到較好的去噪效果。自適應(yīng)濾波方法對于心電信號的噪聲有較大的抑制作用，而且頻率具有自適應(yīng)性，但其需要添加必要的參考信號，導(dǎo)致算法復(fù)雜度較高。以上方法大多數(shù)是基于頻域或者時域進行信號的處理與分析，不能對信號局部特征進行細化單獨處理，所以去噪效果不是很理想。小波變換是一種信號的時間－尺度(時間－頻率)分析方法，具有多分辨分析的特點；同時，其是一種窗口面積不變，其形狀可以改變的時頻局部化分析方法，特別適合處理非平穩(wěn)信號。因此基于小波變換的去噪方式是對心電信號最理想的去噪方法。

目前常用的小波去噪算法包括模極大值去噪法、相關(guān)性去噪法和閾值去噪法，其中小波閾值去噪法因為靈敏度高、抗干擾力強和去噪效果好而應(yīng)用廣泛，但是常用的小波閾值去噪也存在自適應(yīng)能力差、重構(gòu)信號可能失真等問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供了本發(fā)明提出了通過總體特征相似性計算比對目標(biāo)零部件與工藝知識庫中的典型零部件特征實例化工藝路線，并根據(jù)PMI信息與工序模板的關(guān)系映射和工藝推理實例化工序內(nèi)容的工藝設(shè)計方法。

具體而言本發(fā)明提供了一種用于心電信號分析的小波去噪方法，其特征在于，所述小波去噪方法包括以下步驟：

步驟S1，對含噪信號進行小波變換處理，獲取多級不同尺度的高頻小波系數(shù)；

步驟S2，基于所述高頻小波系數(shù)的尺度變化以及噪聲的實際分布，設(shè)定小波閾值；

步驟S3，基于所述小波閾值提出閾值函數(shù)；

步驟S4，通過所述高頻小波系數(shù)和閾值函數(shù)獲取估計小波系數(shù)；

步驟S5，對所述估計小波系數(shù)進行小波逆變換，重構(gòu)為去噪信號。

更進一步地，在步驟S1中，所述含噪信號進行等間隔抽樣，得到所述含噪信號的對應(yīng)的樣點序列為p(1),p(2),…,p(M)；然后再對所述樣點序列進行N級離散小波變換處理，得到N級不同尺度的所述高頻小波系數(shù)d_j，k，d_j-1，k，…，d_j-N+1，k；

其中，j為尺度階數(shù)，k為位置系數(shù)。