一种心电信号的肌电噪声滤波方法技术

本发明专利技术涉及一种心电信号的肌电噪声滤波方法。首先采用小波

【技术实现步骤摘要】
一种心电信号的肌电噪声滤波方法


[0001]本专利技术涉及一种心电信号的肌电噪声滤波方法。

技术介绍

[0002]心电信号记录了心脏电活动，各成分的形态传递了许多重要的临床信息，在一定程度上客观的反映了心脏的健康情况。但由于心电采集环境及其自身的特点，使得其在采集过程中不可避免的受到了很多因素的干扰。常见的一种干扰就是肌电噪声。肌电噪声通常由人体活动过程中肌肉的收缩或舒张引起的，主要能量集中在20
‑
120Hz之间，在心电图中表现为不规则、变化较快的锯齿状波形。肌电噪声会导致心电信号质量变差，严重的肌电干扰甚至会淹没心电信号。为了提升心电信号的质量，防止心电信号的临床信息被破坏，必须对肌电噪声做滤波处理。
[0003]目前常见的滤除肌电干扰的方法有低通滤波法、小波变换法、经验模式分解法等。低通滤波法一般将截止频率设置为45Hz左右，是最简单快速的方法，有利于在硬件上实现。小波变换法能够将频谱存在重叠的心电信号和肌电噪声在小波域中分开，小波系数经过阈值处理，然后再重构，即可得到去噪信号。经验模式分解依据信号自身的时间尺度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种心电信号的肌电噪声滤波方法，其特征在于，首先，滤除基线漂移和工频干扰，将心电信号分割成单个的心拍；其次，用小波去噪来评估信噪比；再而，根据得到的信噪比设置小波
‑
维纳滤波的参数，去除一部分的噪声；接着，对初步去噪的心电信号的Q点和S点进行检测定位，并在信号低频成分加窗处理，计算标准差和平均值，以此量化残余的肌电干扰的严重程度；最后，根据标准差和平均值设置移动平均的阶数，在低频成分的两侧拼接一部分点数后进行移动平均滤波，移动平均滤波之后，去掉拼接的多余的点，由此，完成对肌电噪声的滤波。2.根据权利要求1所述的一种心电信号的肌电噪声滤波方法，其特征在于，该方法具体实现步骤如下：步骤S1、预处理：首先将信号重采样为500Hz；接着使用窗口为0.3秒的移动中值滤波来滤除基线漂移，50Hz陷波滤波器来滤除工频干扰；然后使用R峰检测算法定位出心电信号的R峰，每两个R峰的中点作为分割点，将心电信号分割成单个的心拍；步骤S2、评估信噪比：将小波去噪后的信号与原信号一起评估信号中肌电噪声的严重程度，用信噪比SNR来量化严重程度；评估信噪比SNR计算公式如下所示：其中，X(n)为含肌电噪声的心电信号，Y
′
(n)为小波去噪后的心电信号；如果SNR大于30，则认为该心拍不需要后续的滤波；步骤S3、小波
‑
维纳滤波：首先对含肌电噪声的心电信号X(n)进行平稳小波分解，得到小波系数x
m
(n)；其次对小波系数x
m
(n)进行阈值处理，得到处理后的阈值系数y
′
m
(n)；接着以y
′
m
(n)作为参考信号，计算维纳校正因子CF
m
(n)，如下所示：然后，将校正因子CF
m
(n)与小波系数x
m
(n)相乘，得到初步去噪信号的小波系数y
1m
(n)：y
1m
(n)＝CF
m
(n)
·
x
m
(n)最后，将y
1m
(n)进行平稳小波重构，得到初步去噪信号Y1(n)；步骤S4、首先在初步去噪信号Y1(n)中检测Q点和S点的位置；在找出Q点和S点之后，对两个R峰之间的低频成分加窗计算标准差，以此量化残余的肌电噪声的严重程度；步骤S5、两侧拼接和移动平均滤波：根据步骤S4的结果设置对两个R峰之间的低频成分进行移动平均滤波的阶数Na和Nb；设一个心拍的S点到下一个心拍的Q点之间的中点为c，那么先截取信号Y1(n)在[S+10,c+10]的部分进行Na阶移动平均滤波，然后截取信号Y1(n)在[c
‑
10,Q
‑
10]的部分进行Nb阶移动平均滤波；如果Na等于Nb，那么截取信号Y1(n)在[S+10,Q
‑
10]的部分进行Na阶移动平均滤波；接着两侧再各自去掉之前拼接的点，然后代替到之前的信号Y1(n)中的相应位置，由此，完成对肌电噪声的滤波。3.根据权利要求2所述的一种心电信号的肌电噪声滤波方法，其特征在于，步骤S2中，所述小波去噪的参数设置如下：1)分解层数：分解层数L设置为4；
2)阈值设置：每一层小波系数的阈值Thr
m
设置为Thr
m
＝λ
·
σ
m
其中，m＝1,2,
……
,L；λ表示阈值系数；σ
m
表示第m层小波系数的标准差；λ采用固定阈值规则sqtwolog，如下所示：其中，N为单个心拍的点数；根据高斯分布(μ，σ2)的特性，置信因子K等于...

【专利技术属性】
技术研发人员：李玉榕，苏志超，陈建国，杜民，郑楠，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：