【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生物医学信号噪声处理
，尤其涉及一种基于形态学滤波与提 升小波变换的心电信号去噪方法。
技术介绍
心电是人的生命体征信号之一，可以精准地反映出人在不同状态下心脏活动的信 息，它不仅为心脏功能的变化和心脏疾病的诊断，提供了一个很有价值意义的参考，还在生 物身份识别技术上提供了一种新的身份验证方式。 心电信号是一种典型的非平稳微弱信号，幅值低，频率低，所以在心电信号的提取 过程中，极易受各种干扰。其中心电信号的噪声主要分为三类：①基线漂移，主要由肢体运 动、呼吸、心电采集方式和采集电路所引起，频率在0. 02Hz到几 HZ，心电图上表现为心电信 号偏离正常的基线位置；②工频干扰，主要由来自50Hz的电源及高谐波干扰，③肌电干扰， 主要由人体表皮层的电势变换引起，频率在10到300Hz，在心电图的整个时域中使信号表 现为一系列不规则的毛刺。 在心电去噪方面，有着很多方法，去噪效果较好的像传统的小波去噪方法，在去除 高频噪声方面，有着很好的效果，然而却无法高效去除低频噪声。为了克服传统小波去噪这 一不足，有人设计了基于形态学与小波的心电噪声组合式滤除器，采用形态学滤波器去除 心电信号的低频噪声，采用阈值去噪法去除高频噪声，在心电信号去噪上，取得了较好的效 果，然而传统小波计算量过大，不易在硬件上实施。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术的目的是提供一种基于形态学滤波与提升小波变换 的心电信号去噪方法，该方法不仅能够有效去除信号中的高频与低频噪声，而且计算量较 小，易于在硬件上实施。 ...
【技术保护点】
一种基于形态学滤波与提升小波变换的心电信号去噪方法，其特征在于按照以下步骤进行：步骤1：将心电信号f进行第一级提升小波分解，得到第一层低频系数CA1和第一层高频系数CD1；步骤2：对步骤1获得的第一层低频系数CA1进行第二级提升小波分解，得到第二层低频系数CA2和第二层高频系数CD2；步骤3：对步骤2获得的第二层低频系数CA2进行第三级提升小波分解得到第三层低频系数CA3和第三层高频系数CD3；步骤4：采用第一提升阈值去噪法对高频系数CD3进行去噪处理，得到去噪后的高频系数CD3’，并将高频系数CD3’与步骤3获得的低频系数CA3进行提升小波重构得到系数CA2’；步骤5：采用第二提升阈值去噪法对高频系数CD2进行去噪处理，得到去噪后的高频系数CD2’，并将高频系数CD2’与步骤4获得的系数CA2’进行提升小波重构得到系数CA10；步骤6：采用形态学滤波法对步骤5获得的系数CA10进行处理，去除系数CA10中的高频分量f1得到系数CA1’；步骤7：采用第三提升阈值去噪法对步骤1获得的高频系数CD1进行去噪处理，得到去噪后的高频系数CD1’，并将高频系数CD1’与步骤6获得的系数CA1’进...
【技术特征摘要】
1. 一种基于形态学滤波与提升小波变换的心电信号去噪方法，其特征在于按照以下步 骤进行： 步骤1 :将心电信号f进行第一级提升小波分解，得到第一层低频系数CAl和第一层高 频系数CDl ; 步骤2 :对步骤1获得的第一层低频系数CAl进行第二级提升小波分解，得到第二层低 频系数CA2和第二层高频系数CD2 ; 步骤3 :对步骤2获得的第二层低频系数CA2进行第三级提升小波分解得到第三层低 频系数CA3和第三层高频系数CD3 ; 步骤4 :采用第一提升阈值去噪法对高频系数CD3进行去噪处理，得到去噪后的高频 系数CD3'，并将高频系数CD3'与步骤3获得的低频系数CA3进行提升小波重构得到系数 CA2,； 步骤5 :采用第二提升阈值去噪法对高频系数CD2进行去噪处理，得到去噪后的高频系 数CD2'，并将高频系数CD2'与步骤4获得的系数CA2'进行提升小波重构得到系数CAlO ; 步骤6 :采用形态学滤波法对步骤5获得的系数CAlO进行处理，去除系数CAlO中的高 频分量得到系数CA1' ； 步骤7 :采用第三提升阈值去噪法对步骤1获得的高频系数CDl进行去噪处理，得到去 噪后的高频系数CD1'，并将高频系数CD1'与步骤6获得的系数CA1'进行第三次提升小波 重构，得到去噪后的心电信号f'。2. 根据权利要求1所述的基于形态学滤波与提升小波变换的心电信号去噪方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：庞宇，张磊磊，林金朝，王伟，罗志勇，李章勇，冉鹏，李国权，周前能，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆;85
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