心电信号去噪最佳分解尺度确定方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术公开一种心电信号去噪最佳分解尺度确定方法、系统、设备及介质，涉及小波阈值去噪领域，方法包括获取心电信号并对小波阈值去噪算法进行初始化，得到初始化后的小波阈值去噪算法；利用所述初始化后的小波阈值去噪算法对心电信号进行去噪，计算重构信号不同分解尺度的均方根误差和平滑度；分别利用信息熵权法和变异系数法确定指标的权重；根据所述指标的权重对所述均方根误差和所述平滑度进行组合赋值，得到复合评价指标值；根据所述复合评价指标值确定心电信号小波阈值去噪算法的最佳分解尺度。本发明专利技术能实现心电信号小波分解过程中最佳分解尺度的选取，减少小波分解过程中最佳分解尺度选取存在的可靠性及准确性低的问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
心电信号去噪最佳分解尺度确定方法、系统、设备及介质


[0001]本专利技术涉及小波阈值去噪领域，特别是涉及一种心电信号去噪最佳分解尺度确定方法、系统、设备及介质。

技术介绍

[0002]心电图(Electrocardiogram,ECG)是一种临床上常用的诊断工具，它可以记录心脏的电活动，具有高效性、无创性、低成本等优势，常被广泛应用于心律失常的检测和分类、心肌缺血、心肌梗死等心血管疾病的诊断。通过心电图可以实现所有心血管疾病的检测，同时为诊断心脏健康状况提供可靠的指导依据。在临床应用中，准确提取心电信号特征参数是利用心电图进行心血管疾病有效诊断和治疗的关键。心电信号的质量优劣直接关乎到心电图的精准判读，进而影响医护人员对病情的准确高效诊断。然而，心电信号本质上非常敏感和微弱，在采集、转换和处理时极易遭受体内或外界多种噪声的影响。这些干扰严重破坏了后续心电波形特征点的提取和识别，以及心电信号中的有价值信息，导致医护人员对心电图的准确判读产生误差，对患者病情的分析诊断非常不利。因此，如何精准且高效去除心电信号中的噪声干扰，对于提高心电图在诊断心血本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种心电信号去噪最佳分解尺度确定方法，其特征在于，包括：获取心电信号并对小波阈值去噪算法进行初始化，得到初始化后的小波阈值去噪算法；所述初始化包括选取小波基函数、阈值函数和阈值估计方法并设定多个分解尺度；利用所述初始化后的小波阈值去噪算法对心电信号进行去噪，计算重构信号不同分解尺度的均方根误差和平滑度；分别利用信息熵权法和变异系数法确定指标的权重；所述指标包括均方根误差和平滑度；所述权重包括所述均方根误差信息熵权重、平滑度信息熵权重、均方根误差变异系数权重和平滑度变异系数权重；根据所述指标的权重对所述均方根误差和所述平滑度进行组合赋值，得到复合评价指标值；根据所述复合评价指标值确定心电信号小波阈值去噪算法的最佳分解尺度。2.根据权利要求1所述的心电信号去噪最佳分解尺度确定方法，其特征在于，利用所述初始化后的小波阈值去噪算法对心电信号进行去噪，计算重构信号不同分解尺度的均方根误差和平滑度，具体包括：根据所述初始化后的小波阈值去噪算法对心电信号进行小波变换，得到不同分解尺度下的细节系数和近似系数；对所述不同分解尺度下的细节系数进行量化处理，得到量化后的细节系数；根据所述量化后的细节系数和不同分解尺度下的近似系数进行小波反变换，得到重构信号；根据所述重构信号计算重构信号不同分解尺度的均方根误差和平滑度。3.根据权利要求2所述的心电信号去噪最佳分解尺度确定方法，其特征在于，在根据所述重构信号计算重构信号不同分解尺度的均方根误差和平滑度之后，还包括：对所述不同分解尺度的均方根误差和平滑度进行归一化处理。4.根据权利要求1所述的心电信号去噪最佳分解尺度确定方法，其特征在于，分别利用信息熵权法和变异系数法确定指标的权重，具体包括：分别利用信息熵权法确定所述均方根误差信息熵权重和平滑度信息熵权重；分别利用变异系数法确定所述均方根误差变异系数权重和所述平滑度变异系数权重。5.根据权利要求1所述的心电信号去噪最佳分解尺度确定方法，其特征在于，根据所述指标的权重对所述均方根误差和所述平滑度进行组合赋值，得到复合评价指标值，具体包括：将所述均方根误差信息熵权重和所述均方根误差变异系数权重进行融合，得到均方根误差权值；将所述平滑度信息熵权重和所述平滑度变异系数权重进行融合，得到平滑度权值；根...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐鹏，易军，万龙，姚引娣，董晓帅，王佳乘，周琪，段小栋，成启龙，赵亚芳，申娜，李科，朱士程，
申请(专利权)人：西安邮电大学，
类型：发明
国别省市：