基于DTCWT-Spline的脉搏波信号去噪处理方法技术

本发明专利技术提供一种基于DTCWT‑Spline的脉搏波信号去噪处理方法，其首先原始含噪的脉搏波信号进行双树复小波分解，对各层的小波系数采用贝叶斯最大后验估计阈值去噪，之后进行双树复小波逆变换得到滤除高频噪声后的脉搏波信号；将得到的去除高频噪声的脉搏波信号采用滑窗法检测识别出去除高频噪声的脉搏波信号中的波谷点，然后采用三次样条插值法拟合出波谷曲线作为估算基线漂移量，最后用去除高频噪声的脉搏波信号减去估算基线漂移量，完成对脉搏波信号的去噪处理，能够有效地去除高频噪声和基线漂移，且较好地保持原始脉搏波信号的总体特征信息，该方法简单、计算量小以及占用内存小，为基于脉搏波的小型化、移动化无创连续血压检测设备研发提供了技术基础。

Denoising method of DTCWT Spline based on pulse wave signal

The present invention provides a denoising method based on DTCWT Spline pulse wave signal, pulse wave signal of the first original noise of dual tree complex wavelet decomposition, the wavelet coefficients of each layer using a Bayesian maximum a posteriori estimation of threshold denoising, dual tree complex wavelet transform of pulse wave signal to remove high frequency noise; will be to remove the high frequency noise of pulse wave signal detection method using sliding window out pulse wave signal in high frequency noise in the trough, and then uses three cubic spline interpolation method to fit the curve as the estimated amount of baseline drift trough, the pulse wave signal is subtracted to remove the high frequency noise estimation baseline drift. The completion of the pulse wave signal denoising, can effectively remove the high frequency noise and baseline drift, and better maintain the overall features of information signal of the original pulse wave The method is simple, small in calculation and small in memory. It provides a technical basis for the research and development of miniaturized and mobile non-invasive continuous blood pressure monitoring equipment based on pulse wave.

【技术实现步骤摘要】
基于DTCWT-Spline的脉搏波信号去噪处理方法
本专利技术涉及生物医学信号采集和处理
，具体涉及一种基于DTCWT-Spline的脉搏波信号去噪处理方法。
技术介绍
脉搏波是心脏的收缩舒张射血及血流向外周传播而产生的波动，其传播的情况，取决于心脏本身的功能，血管弹性、管腔大小以及血管内壁阻力等。脉搏波信号中包含了大量的生理和病理信息，准确识别并提取脉搏波信号的特征参数为分析人体的生理病理状况和预防诊断心血管疾病提供了参考和准确的指导意义。在脉搏波信号的体表采集过程中，工频干扰、呼吸和肌电干扰等高频噪声和基线漂移等噪声严重地影响了脉搏波信号的检测结果，因此实现脉搏波信号准确检测的关键之一，就是寻找有效的对脉搏波信号进行去噪处理的方法，在保留尽可能多的脉搏波信号中有用信号的基础上，实现脉搏波信号中噪声的有效滤除。关于脉搏波信号的噪声去除，目前主要采用以下两类方法：1、仅在时域内进行简单降噪处理，即采用低通、带通、高通等常规的滤波方法对脉搏波信号进行滤波去噪；2、利用傅里叶变换、小波变换、双树复小波变换等算法进行去噪处理。对于上述第1类去噪方法，虽然其运算量处理较小，但由于常用的滤波器截止频率固定，当噪声频率超过其截止频率时，无法消除噪声；当其截止频率过高时，会滤除部分有用信息；当噪声与信号的频谱相近或重叠时，往往无法达到很好的滤波效果，影响脉搏波信号的后续准确检测。对于上述第2类方法，其中傅里叶变换是一种周期性全局变换，对信号的局部变化不敏感；小波变换是一种时频局域化分析方法，克服了傅里叶变换的全局变换性，但是由于二进制小波处理离散信号过程中的二抽取特性，信号每经过一级小波分解其数据量就会减少一半，不可避免地造成了频谱混叠和平移改变；双树复小波变换(dual-treecomplexwavelettransform，缩写为DTCWT)克服了传统离散小波变换的缺陷，具有平移不变性、抗频谱混叠和多方向选择性等优点，并且能够保证去噪后的信号能较好地保留有用信号的特征。但是当采用小波变换或双树复小波变换消除基线漂移等低频噪声时，需要将小波分解到高尺度，把最高尺度上的近似小波系数置零来滤除基线漂移，高尺度的分解增大了分解和重构的运算量，在滤除基线漂移的同时也会损失部分低频波段的有用信息。因此，目前亟须一种方法简单、运算处理量小、且能够有效保留脉搏波信号中有用信号的去噪处理方法。
技术实现思路
针对现有技术中存在的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于双树复小波和三次样条插值法(DTCWT-Spline)相结合的脉搏波信号去噪处理方法，能够有效地去除脉搏波信号中的高频噪声和基线漂移，并且较好地保留原始脉搏波信号的有用特征信息。为实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种基于DTCWT-Spline的脉搏波信号去噪处理方法，将采集到的脉搏波信号输入至计算机，由计算机进行滤波处理，计算机对脉搏波信号进行滤波处理的具体步骤包括：1)设定双树复小波变换中各层的滤波器，对脉搏波信号进行双树复小波分解；2)采用基于贝叶斯最大后验估计的双树复小波阈值去噪法，对脉搏波信号进行双树复小波分解后的各层小波系数进行阈值化处理，得到脉搏波信号双树复小波分解后所包含的有用信号的各层小波系数估计值；3)根据脉搏波信号双树复小波分解后所包含的有用信号的各层小波系数估计值进行双树复小波逆变换，即得到去除高频噪声的脉搏波信号；4)采用滑窗法识别出去除高频噪声的脉搏波信号中的波谷点；5)对步骤4)中检测到的脉搏波信号的波谷点，利用三次样条插值法拟合出波谷点曲线，作为估算基线漂移量；6)利用步骤3)得到的去除高频噪声的脉搏波信号减去步骤5)得到的估算基线漂移量，得到滤除高频噪声和基线漂移的脉搏波信号，完成对脉搏波信号的去噪处理。上述基于DTCWT-Spline的脉搏波信号去噪处理方法中，作为优选方案，对输入至计算机的脉搏波信号进行离散采样的采样频率为200～1000Hz。上述基于DTCWT-Spline的脉搏波信号去噪处理方法中，作为优选方案，所述步骤1)中，双树复小波变换分解层数j利用公式确定，其中，N表示脉搏波信号的总采样点数，fs表示脉搏波信号的采样频率，fnoise表示脉搏波信号中所含噪声的最低下限频率，且fnoise＝infmin{fn1,fn2,…,fnL}，fn1,fn2,…,fnL为脉搏波信号中包含的全部L种噪声类型的频带；符号为下取整运算符。上述基于DTCWT-Spline的脉搏波信号去噪处理方法中，作为优选方案，所述步骤1)中，设定双树复小波变换的第一层滤波器为’near_sym_a’，第二层及以上各层滤波器为’qshift_a’。上述基于DTCWT-Spline的脉搏波信号去噪处理方法中，作为优选方案，所述步骤2)中，利用公式估计计算脉搏波信号双树复小波分解后各层小波系数的噪声标准差，得到脉搏波信号的第l层噪声小波系数估计值其中，l∈{1,2,…,K}，K表示脉搏波信号经双树复小波分解后的总层数，i∈{1,2,…,N}，N表示脉搏波信号的总采样点数，yl(i)表示脉搏波信号第l层双树复小波分解后的第i个采样点的小波系数值。符号||为绝对值运算符，median(|yl(i)|)为第l层小波系数绝对值的中值。上述基于DTCWT-Spline的脉搏波信号去噪处理方法中，作为优选方案，所述步骤2)中，具体包括：2a)估计计算脉搏波信号双树复小波分解后各层小波系数的噪声标准差，将得到的计算结果作为脉搏波信号的噪声小波系数估计值；2b)根据得到的各层噪声小波系数估计值以及脉搏波信号双树复小波分解后的各层小波系数，计算各子带阈值；2c)利用各子带阈值，分别对脉搏波信号双树复小波分解后的各层小波系数进行阈值化处理，得到脉搏波信号双树复小波分解后所包含的有用信号的各层小波系数估计值。上述基于DTCWT-Spline的脉搏波信号去噪处理方法中，作为优选方案，所述步骤2a)中，利用公式估计计算脉搏波信号双树复小波分解后各层小波系数的噪声标准差，得到脉搏波信号的第l层噪声小波系数估计值其中，l∈{1,2,…,K}，K表示脉搏波信号经双树复小波分解后的总层数，i∈{1,2,…,N}，N表示脉搏波信号的总采样点数，yl(i)表示脉搏波信号第l层双树复小波分解后的第i个采样点的小波系数值。符号||为绝对值运算符，median(|yl(i)|)为第l层小波系数绝对值的中值。上述基于DTCWT-Spline的脉搏波信号去噪处理方法中，作为优选方案，所述步骤2b)中，计算各子带阈值Tl的方式为：其中，Tl为第l层子带阈值，表示脉搏波信号的第l层噪声小波系数估计值；表示脉搏波信号双树复小波分解后的第l层小波系数的方差，即yl(i)表示脉搏波信号第l层双树复小波分解后的第i个采样点的小波系数值，l∈{1,2,…,K}，K表示脉搏波信号经双树复小波分解后的总层数，i∈{1,2,…,N}，N表示脉搏波信号的总采样点数。上述基于DTCWT-Spline的脉搏波信号去噪处理方法中，作为优选方案，所述步骤2c)中，分别对脉搏波信号双树复小波分解后的各层小波系数进行阈值化处理的方式为：其中，表示脉搏波信号双树复小波分解后所包含的有用信号的第l层中第i个采样点的小波系数估本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于DTCWT‑Spline的脉搏波信号去噪处理方法，其特征在于，将采集到的脉搏波信号输入至计算机，由计算机进行滤波处理，计算机对脉搏波信号进行滤波处理的具体步骤包括：1)设定双树复小波变换中各层的滤波器，对脉搏波信号进行双树复小波分解；2)采用基于贝叶斯最大后验估计的双树复小波阈值去噪法，对脉搏波信号进行双树复小波分解后的各层小波系数进行阈值化处理，得到脉搏波信号双树复小波分解后所包含的有用信号的各层小波系数估计值；3)根据脉搏波信号双树复小波分解后所包含的有用信号的各层小波系数估计值进行双树复小波逆变换，即得到去除高频噪声的脉搏波信号；4)采用滑窗法识别出去除高频噪声的脉搏波信号中的波谷点；5)对步骤4)中检测到的脉搏波信号的波谷点，利用三次样条插值法拟合出波谷点曲线，作为估算基线漂移量；6)利用步骤3)得到的去除高频噪声的脉搏波信号减去步骤5)得到的估算基线漂移量，得到滤除高频噪声和基线漂移的脉搏波信号，完成对脉搏波信号的去噪处理。

【技术特征摘要】
1.基于DTCWT-Spline的脉搏波信号去噪处理方法，其特征在于，将采集到的脉搏波信号输入至计算机，由计算机进行滤波处理，计算机对脉搏波信号进行滤波处理的具体步骤包括：1)设定双树复小波变换中各层的滤波器，对脉搏波信号进行双树复小波分解；2)采用基于贝叶斯最大后验估计的双树复小波阈值去噪法，对脉搏波信号进行双树复小波分解后的各层小波系数进行阈值化处理，得到脉搏波信号双树复小波分解后所包含的有用信号的各层小波系数估计值；3)根据脉搏波信号双树复小波分解后所包含的有用信号的各层小波系数估计值进行双树复小波逆变换，即得到去除高频噪声的脉搏波信号；4)采用滑窗法识别出去除高频噪声的脉搏波信号中的波谷点；5)对步骤4)中检测到的脉搏波信号的波谷点，利用三次样条插值法拟合出波谷点曲线，作为估算基线漂移量；6)利用步骤3)得到的去除高频噪声的脉搏波信号减去步骤5)得到的估算基线漂移量，得到滤除高频噪声和基线漂移的脉搏波信号，完成对脉搏波信号的去噪处理。2.根据权利要求1所述基于DTCWT-Spline的脉搏波信号去噪处理方法，其特征在于，对输入至计算机的脉搏波信号进行离散采样的采样频率为200～1000Hz。3.根据权利要求1所述基于DTCWT-Spline的脉搏波信号去噪处理方法，其特征在于，所述步骤1)中，双树复小波变换分解层数j利用公式确定，其中，N表示脉搏波信号的总采样点数，fs表示脉搏波信号的采样频率，fnoise表示脉搏波信号中所含噪声的最低下限频率，且fnoise＝infmin{fn1,fn2,…,fnL}，fn1,fn2,…,fnL为脉搏波信号中包含的全部L种噪声类型的频带；符号为下取整运算符。4.根据权利要求1所述基于DTCWT-Spline的脉搏波信号去噪处理方法，其特征在于，所述步骤2)具体包括：2a)估计计算脉搏波信号双树复小波分解后各层小波系数的噪声标准差，将得到的计算结果作为脉搏波信号的噪声小波系数估计值；2b)根据得到的各层噪声小波系数估计值以及脉搏波信号双树复小波分解后的各层小波系数，计算各子带阈值；2c)利用各子带阈值，分别对脉搏波信号双树复小波分解后的各层小波系数进行阈值化处理，得到脉搏波信号双树复小波分解后所包含的有用信号的各层小波系数估计值。5.根据权利要求4所述基于DTCWT-Spline的脉搏波信号去噪处理方法，其特征在于，所述步骤2a)中，利用公式估计计算脉搏波信号双树复小波分解后各层小波系数的噪声标准差，得到脉搏波信号的第l层噪声小波系数估计值其中，l∈{1,2,…,K}，K表示脉搏波信号经双树复小波分解后的总层数，i∈{1,2,…,N}，N表示脉搏波信号的总采样点数，yl(i)表示脉搏波信号第l层双树复小波分解后的第i个采样点的小波系数值。符号||为绝对值运算符，median(yl(i))为第l层小波系数绝对值的中值。6.根据权利要求4所述基于DTCWT-Spline的脉搏波信号去噪处理方法，其特征在于，所述步骤2b)中，计算各子带阈值Tl的方式为：

【专利技术属性】
技术研发人员：季忠，谭霞，
申请(专利权)人：重庆大学，重庆科发医疗器械有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆,50