The invention discloses an electrocardiogram denoising method based on adaptive threshold wavelet transform, which is characterized by the following steps: Step 1: using the Mallat algorithm, selecting the wavelet function sym6 and the decomposition layer number J, the wavelet decomposition of the signal containing the noise core, and obtaining the approximate coefficient and the detail coefficient; step 2: setting self-adaptive. The threshold value of the detail coefficients of each layer and the threshold function are selected; step 3: adaptive threshold processing for the detail coefficients of each layer, removing the power frequency interference and EMG, removing the baseline drift for the approximate coefficient processing; step 4: the wavelet reconstruction of the processed ECG signals to obtain the approximate optimal estimation value of the signal. The method makes full use of the multi-resolution characteristics of wavelet transform, and provides an adaptive threshold selection method, that is, using different thresholds on each level layer, separating the noise and signal flexibly, improving the separability of the signal features, and is better than the traditional method in the three aspects of vision, mean square error and signal to noise ratio. It preserves the detail information of the image better and has high practical value. One
【技术实现步骤摘要】
基于自适应阈值小波变换的心电信号降噪方法
本专利技术涉及心电信号降噪领域,特别涉及一种基于自适应阈值小波变换心电信号降噪方法。
技术介绍
心脏病及各种心血管疾病是世界范围内致死、致残率较高的疾病,其突发性与不可预测性使得诊治受到很大限制,随着我国人口老龄化以及生活水平的不断提高,心脏病和各种心血管疾病的发病率呈持续上升趋势,我国人口众多,医生和医疗设备相对匮乏,开展基于大数据的心电智能监测可有效降低致死致残率,其中对采集到的心电信号进行降噪预处理是关键步骤;另一方面,心电信号是一种微弱的生理信号,频率范围为0.5-150Hz,90%集中在0.5-40Hz,电压幅度范围一般在10μV-5mV,具有低频率、低幅值和人体高阻抗等特点,同一时间可受到工频干扰(50Hz/60Hz)、基线漂移(<1Hz)以及肌电干扰(5Hz-2kHz)等噪声影响,使得心电信号波形模糊不清,对随后的信号分析处理、计算机自动识别诊断造成很大影响。心电信号降噪已然成为心电监护、心脏疾病预测和诊断的核心部分。现有技术中小波阈值去噪是一种非常有效的心电信号去噪方法,小波阈值选取算法以Donoho等人提出的通用阈值(VisuShrink)算法为主,该方法在每层上都使用同一个阈值,有“过扼杀”小波系数的倾向,信号重构后较之原始信号易产生震荡,重构平滑效果不佳。
技术实现思路
针对上述问题,本专利技术目的在于提供一种基于自适应阈值小波变换的心电信号降噪方法,实现自适应各层的阈值选择方式,灵活地将噪声和信号分离,改善使用通用阈值的不足,在视觉、均方误差和信噪比三方面均有改善,具有较高的实用价 ...
【技术保护点】
1.基于自适应阈值小波变换的心电信号降噪方法,其特征在于,包括如下步骤:
【技术特征摘要】
1.基于自适应阈值小波变换的心电信号降噪方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1:采用Mallat算法,选择小波函数sym6和分解层数J,对含噪心电信号进行小波分解,得近似系数和细节系数;步骤2:设定自适应于各层细节系数的阈值,并选择阈值函数;步骤3:对各层的细节系数进行自适应阈值处理,去除工频干扰和肌电干扰,对近似系数处理去除基线漂移;步骤4:对处理后的心电信号进行小波重构,得到信号的近似最优估计值。2.根据权利要求1所述的基于自适应阈值小波变换的心电信号降噪方法,其特征在于,步骤1中所述的分解层数J最大为8。3.根据权利要求1所述的基于自适应阈值小波变换的心电信号降噪方法,其特征在于,步骤2中所述的设定自适应于各层细节系数的阈值,并通过自适应阈值计算方式计算得到第一层细节系数标准偏差、各层层细节系数标准偏差以及层参数,从而得到各层细节系数对应的阈值,具体计算如下:阈值Th求取公式为:其中为第一层细节系数标准偏差,层层细节系数标准偏差;层参数β在1-3层上求取公式为:层参...
【专利技术属性】
技术研发人员:赵仲明,李端,王宇轩,崔桐,张世影,
申请(专利权)人:智慧康源厦门科技有限公司,
类型:发明
国别省市:福建,35
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