心電去噪方法研究課件

1、心電去噪方法研究心電去噪方法研究心電去噪方法研究主要內(nèi)容引言傳統(tǒng)去噪小波分析去噪經(jīng)驗模態(tài)分析去噪比較總結心電去噪方法研究引言 心電信號（ECG）是典型的強噪聲的非平穩(wěn)的弱信號。在心電信號分析系統(tǒng)中，影響心電自動分析結果可靠性的因素很多，其中一個重要原因就是心電信號中存在各種干擾，如隨機噪聲、基線漂移、肌電干擾以及50Hz或60Hz的工頻干擾。由于這些干擾與心電信號混疊雜，引起心電信號畸變，使整個心電信號波形模糊不清，對心電各波段的識別造成影響，從而影響自動診斷結果。因此,選擇合適的消噪方法對心電的檢查有著重要的意義。 下面分別介紹傳統(tǒng)去噪、小波分析去噪以及經(jīng)驗模態(tài)分析（EMD）去噪方法的基本理

2、論，同時分別對取至MIT-BIH數(shù)據(jù)庫的100.dat數(shù)據(jù)進行仿真實驗，并且進行去噪效果比較。 心電去噪方法研究傳統(tǒng)去噪的基本原理 傳統(tǒng)的去噪主要是基于傅立葉變換的時頻轉換，將不 同頻譜的信號與噪聲區(qū)分開，然后設計數(shù)字濾波器將噪聲濾除。根據(jù)數(shù)字濾波器沖激響應的時域特征，可將數(shù)字濾波器分為無限長沖激響應濾波器 (IIR DF)和有限長沖激響應濾波器(FIR DF)。 FIR DF有其獨特的優(yōu)點：系統(tǒng)總是穩(wěn)定的、易于實現(xiàn)線性相位、允許設計多通帶(或多阻帶)濾波器。因此，F(xiàn)IR DF在數(shù)字信號處理中得到廣泛的應用。但與IIR DF相比，在滿足同樣的阻帶衰減的情況下需要較高的階數(shù)。我們我們主要介紹FI

3、R濾波器的設計。 心電去噪方法研究傳統(tǒng)去噪的基本原理有限沖擊響應(FIR)數(shù)字濾波器的轉移函數(shù)為: FIR濾波器設計的任務：是選擇有限長度的 ，使傳輸函數(shù) 滿足一定的幅度特性和線性相位要求。目前FIR濾波器的設計方法主要有三種，分別是窗函數(shù)法、常用的頻率取樣法和切比雪夫等波紋逼近優(yōu)化設計法。 101)()(NnznhzH)(nh)(jeH心電去噪方法研究傳統(tǒng)去噪的基本原理FIR濾波器設計的具體步驟 :首先應該根據(jù)具體的應用確定一些技術指標，利用這些指標可以建立一個目標的數(shù)字濾波器模型，通常先采用理想的數(shù)字濾波器模型；然后就根據(jù)數(shù)學知識和濾波器的基本原理設計個實際濾波器的模型來逼近給定的指標，逼

4、近結果通常得到以差分方程與脈沖響應描述的濾波器。 最后，根據(jù)這個描述用硬件或軟件實現(xiàn)。 心電去噪方法研究低通濾波器的設計及仿真根據(jù)心電信號的頻譜分布的特點指標的選擇如下：通帶的截止頻率為：fp=35Hz;阻帶的截止頻率為：fs=100Hz;采樣頻率為：f=360/s;阻帶的最小衰減為40dB。結合窗函數(shù)的性能本文選用漢寧窗，利用窗函數(shù)法設計相應的低通濾波器。 濾波器的特性如圖（1）所示，去噪后信號與原始信號比較如圖（2）所示。心電去噪方法研究仿真結果圖（1）濾波器特性圖（2）波形對比心電去噪方法研究小波分析去噪設計方案：選擇db5小波，對心電信號S進行3層分解(小波分解各層小波系數(shù)如圖（3）所

5、示)。利用MATLAB提供的默認閾值命令對各層的高頻系數(shù)CD1、CD2、CD3進行閾值處理后。進行信號重構。 小波分解各層小波系數(shù)如圖（3）所示 ，去噪后信號與原信號比較如圖（4）所示。 心電去噪方法研究仿真結果：圖（2）小波系數(shù)圖（3）波形對比心電去噪方法研究經(jīng)驗模態(tài)分析去噪經(jīng)驗模態(tài)分解的基本原理：經(jīng)驗模態(tài)分解(Empirical mode decomposition，EMD)是Huang在1998年提出的一種用于非線性和非平穩(wěn)時間序列信號的處理方法，它將復雜(包括平穩(wěn)與非平穩(wěn)，周期與非周期)數(shù)據(jù)分解成為適宜于Hilbert變換的本征模函數(shù)(Intrinsic mode function，I

6、MF)，IMF有2個特點：一是在整個信號長度上極大值點數(shù)與極小值點數(shù)和過零點數(shù)相等或相差為1；二是在任意一點，由包絡線定義的極大值與極小值的均值為零。EMD的實質是對一個時間序列信號進行平穩(wěn)化處理，其結果是將信號中不同尺度的波動或趨勢逐級分解開來，產(chǎn)生一系列具有不同特征尺度的數(shù)據(jù)序列，每一個序列稱為IMF分量 。 心電去噪方法研究經(jīng)驗模態(tài)分析去噪EMD分解的具體步驟：（1）確定數(shù)據(jù)集 的局部極大值集 和極小值集 。（2）然后分別根據(jù) 和 作三次樣條插值確定原始數(shù)據(jù)集 的上下包絡線。（3）根據(jù)上下包絡，求出原始數(shù)據(jù)的局部均值 ，原始信號與局部極值的差值記為： ) (tXmaxXminX)(tXm

7、axXminX11m)()(1111tmtXh心電去噪方法研究經(jīng)驗模態(tài)分析去噪（4）以 代替 ，重復以上三步，直到連續(xù)兩次篩選結果的標準差： 小于指定的標準（一般為0.2至0.3之間）時，即可認為 符合IFM分量的要求，為一IFM分量，則記作： （5）重復以上四步，直到 或 比預定值??；或剩余項 變成單調(diào)函數(shù)時，原始信號的EMD分解結束。最后得到11h)(tXTtkkthththSDk0212)()()(1kh111111)(,)(,rtXctXrhcknrncnrnniirctX1)(心電去噪方法研究經(jīng)驗模態(tài)分析去噪經(jīng)驗模態(tài)去噪步驟：首先，利用EMD對原始信號進行分解，得到不同尺度的IMF分

8、量和剩余信號。然后，對各尺度上的IMF分量進行類似于小波去噪的閾值處理 。最后，信號重構 。即：閾值處理后的各尺度上的IMF分量以及剩余信號進行線型相加。心電去噪方法研究經(jīng)驗模態(tài)分析去噪去噪方案的選擇：對心電信號3階分解，篩選IMF分量的標準差設為0.3。利用啟發(fā)式閾值(Heursure閾值)確定各IMF分量的閾值，且利用軟閾值量化。閾值后的各IMF分量與剩余信號進行重構。 EMD分解的IMF分量和剩余信號如圖（5）所示，去噪后信號與原始信號的比較如圖（6）心電去噪方法研究仿真結果： 圖（5）IMF分量和剩余信號圖（6）波型對比心電去噪方法研究三種去噪方法的比較 為了進一步比較三種方法的去噪效

9、果，我們把MIT-BIH數(shù)據(jù)庫提供標準心電數(shù)據(jù)的100.mat加隨機噪聲后再進行去噪處理，同時利用信噪比和均方差如下式： 式中的 表示標準的原始心電信號， 表示去噪后的心電信號。 去噪效果比較如圖（7）所示，信噪比與均方差參數(shù)值如表（1）所示。 NiiiiyxySNR122)(10log*1021)(1iNiiyxNMSEixiy心電去噪方法研究仿真結果去 噪 方法信噪比方差傳 統(tǒng) 濾波73.88180.030771小 波 分析84.57210.0010757經(jīng) 驗 模態(tài)分析78.5820.0024132圖（7）波形對比表（1）參數(shù)對比心電去噪方法研究總結三種信號分析方法對心電信號去噪都有一定

10、的效果，但是任一種又不是十全十美的。FIR濾波器的設計方法簡單，硬件也容易實現(xiàn)。但是，應用于信號與噪聲混疊的心電信號消噪效果不佳，只能濾除心電頻域外的白噪聲，而對混在心電頻域內(nèi)的基線漂移、肌電干擾以及工頻干擾顯得無能為力。在我們實驗中小波去噪的效果是最佳的，基本達到了令人滿意的結果。但是，對于小波基的選擇沒有明確的方法，只能通過實驗比較，這樣會浪費很多的時間和精力； 心電去噪方法研究總結經(jīng)驗模態(tài)分析去噪效果也比較滿意，并且，它是基于信號自身信息確定的基函數(shù)分解的，克服了小波分析基函數(shù)選擇的盲目性。但是，在求IFM分量時，一般需要多次篩選（非單分量信號時），需要大量的時間，特別是在數(shù)據(jù)多的情況下，實時性就大大下降。另外，經(jīng)驗模態(tài)分析（EMD）的邊緣問題，當邊界點不是極值點時，由于所分析信號的有限長度、信號的兩端點不能確定是極值，那么，在進行三次樣條插值的嚴重扭曲。特別是原始信號數(shù)據(jù)集比較短時