[發明專利]基線漂移和高頻噪聲的去除方法、裝置、設備和存儲介質

有效

• 申請號: 202110583401.4
• 申請日: 2021-05-27
• 公開（公告）號: CN113303809B
• 公開（公告）日: 2022-08-26
• 發明（設計）人: 李曉云;馮春雨;范瑞琴;黃世中;龐超逸
• 申請（專利權）人: 河北省科學院應用數學研究所
• 主分類號: A61B5/318
• 分類號: A61B5/318;A61B5/346
• 代理公司: 河北國維致遠知識產權代理有限公司 13137
• 代理人: 彭競馳

1.一種基線漂移和高頻噪聲的去除方法，其特征在于，包括：

根據預設基線漂移頻率和心電信號的采樣頻率，確定預先采集的心電信號的分解級數；

將所述心電信號的所有數據分成多個分組，獲取每個分組對應的預設噪聲值；具體包括：獲取第一預設閾值和所述分組對應的標準差；在所述第一預設閾值大于或者等于所述分組對應的標準差的情況下，將所述第一預設閾值確定為所述分組對應的預設噪聲值；在所述第一預設閾值小于所述分組對應的標準差的情況下，將第二預設閾值確定為所述分組對應的預設噪聲值；

根據所述分解級數，按照每個所述分組對應的所述預設噪聲值，對所有相應的所述分組的數據進行分解，得到所述所有數據的低頻心電信號分量和高頻心電信號分量；

擴展所述低頻心電信號分量，得到基線漂移分量；

重構所述低頻心電信號分量和所述高頻心電信號分量，得到去除高頻噪聲的重組分量；具體包括：根據預設重構模型對組合分量進行L級重構，得到重組分量；所述組合分量由所述低頻心電信號分量和高頻心電信號分量的集合組成；

去除所述重組分量中的所述基線漂移分量，得到去除基線漂移和高頻噪聲的心電信號。

2.如權利要求1所述的基線漂移和高頻噪聲的去除方法，其特征在于，所述根據預設基線漂移頻率和心電信號的采樣頻率，確定預先采集的心電信號的分解級數，包括：

對所述心電信號的采樣頻率F進行第一次分解，得到第一頻率分量

對所述第一頻率分量進行第二次分解，得到第二頻率分量

對第i頻率分量進行第i+1次分解，得到第i+1頻率分量其中，i為大于或者等于2的整數；

當所述第i+1頻率分量小于所述預設基線漂移頻率，對所述第i+1頻率分量停止分解；

將所述心電信號的分解級數確定為i+1。

3.如權利要求1所述的基線漂移和高頻噪聲的去除方法，其特征在于，所述根據所述分解級數，按照每個所述分組對應的所述預設噪聲值，對所有相應的所述分組的數據進行分解，得到所述所有數據的低頻心電信號分量和高頻心電信號分量，包括：

根據每個所述分組對應的所述預設噪聲值和預設數據擴展模型，對每個所述分組內的目標數據進行數據擴展，得到目標擴展數據；其中，所述目標數據為所述分組中的任意一個數據；

根據預設數據更新模型，對所述目標擴展數據進行數據更新，得到目標低頻信號分量和目標高頻信號分量；

對所有所述分組中的所有數據全部進行數據擴展和數據更新后，得到第一低頻信號分量和第一高頻信號分量；其中，所述第一低頻信號分量為所有所述目標低頻信號分量的集合，所述第一高頻信號分量為所有所述目標高頻信號分量的集合；

根據所述預設數據更新模型，對所述第一低頻信號分量中的所有數據進行數據更新，得到第二低頻信號分量和第二高頻信號分量；

根據所述預設數據更新模型，對第N-1低頻信號分量中的所有數據進行數據更新，得到第N低頻信號分量和第N高頻信號分量；其中，N為大于或者等于3的整數；

當N等于所述分解級數時，對所述第N低頻信號分量停止分解；

對所述第N低頻信號分量中的所有信號分量按照預設規則進行變換，得到第N低頻信號變換分量；

將所述第N低頻信號變換分量確定為所述低頻心電信號分量；

將所述第N高頻信號分量至所述第一高頻信號分量的集合確定為去除小于所述預設噪聲值的高頻心電信號分量。

4.如權利要求3所述的基線漂移和高頻噪聲的去除方法，其特征在于，所述預設數據擴展模型為：

所述預設數據更新模型為：

當時，

當時，b＝0；

其中，d_i為所述心電信號中的任意一個信號數據，Δ為預設噪聲值，為目標低頻信號分量，b為目標高頻信號分量。

5.如權利要求1所述的基線漂移和高頻噪聲的去除方法，其特征在于，所述擴展所述低頻信號分量，得到基線漂移分量，包括：

基于三次樣條插值算法，對所述低頻信號分量進行數據擴展，得到與預先采集的心電信號長度相同的基線漂移分量。