心电信号去噪中的小波方法

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1、【摘要】 心电信号的降噪处理是获得清晰、有效心电图信息的必要步骤，随着医学的进步，对心电信号的信噪比和分辨率提出了越来越高的要求。小波分析作为一个新兴的数学方法在心电信号去噪中有着巨大的潜力。总结心电信号去噪中的各种小波方法，详细分析它们在心电信号去噪中的特点及应用范围，最后简要叙述了心电信号小波去噪的一些问题和发展趋势。【关键词】 阈值去噪；极大模值；小波变换；心电信号去噪 1 引言   心电信号处理是国内外近年来迅速发展的一个研究热点，是现代生命科学研究的重要组成部分，其目的是为了从获得的信号中提取有用信息。心电信号通过记录体表电位差获得，它反映了心脏的活动状况，对于心脏疾病的诊断提供了主

2、要的依据，但是心电信号的波形复杂（主要由P、Q、R、S、T波组成），而且易受各种噪声影响，因此如何从受噪声污染的心电信号中提取清晰、有效的临床信息成为人们关注的焦点。在去噪过程中，由于心电信号具有非平稳特性且污染噪声分布范围大，限制了传统线性滤波器的使用，所以在过去的几年中小波分析被广泛地应用于心电信号的去噪中。许多学者根据心电信号噪声的特点不断提出新的小波去噪方法，使得它在心电信号的去噪应用中不断得到完善，为心电图的清晰识别奠定了基础。本研究总结小波分析在心电信号去噪中的各种方法，分析其特点及应用范围，最后阐述了心电信号小波去噪的一些问题和发展趋势。   2 心电信号噪声的来源及特点   心

3、电信号在经过采集、数模转换过程中，不可避免的受到各种类型的噪声干扰，这些干扰使得得到的心电信号的信噪比较低,甚至淹没了心电信号。通常心电信号中主要包括以下3种噪声：   ①工频干扰   主要包括50HZ电源线干扰及高次谐波干扰。由于人体分布电容的存在使入体具有天线效应以及较长的导联线暴露在外，50HZ的工频干扰在心电信号中是常见的，依情况不同，其干扰幅度达心电信号峰一峰值的0~50%。   ②肌电干扰   由于病人的紧张或寒冷刺激，以及因某些疾病如甲状腺机能亢进等，都会产生高频肌电噪声，其产生是众多肌纤维分时随机收缩时引起的，频率范围很广(DC-1000V),谱特性接近白噪声，其频率一般在5H

4、Z~2KHZ之间。   ③基线漂移   这种噪声是因呼吸、肢体活动或运动心电图测试所引起的。稍微剧烈的肢体运动将引起心电信号波形发生改变，严重地破坏了心电信号分析的准确性。上下波动和扭曲的心电图也令医师眼花缭乱，影响诊断，其频率一般在0.05~2HZ之间。   3 心电信号去噪中的常用小波方法   在应用小波方法进行心电信号去噪处理时，无论使用哪种方法小波基的选择是首要的问题，不同的小波基可能对滤波效果有很大差异，因此首先对小波的选择做以讨论。   3.1 小波基的选择   在心电信号的去噪研究中，小波基的选择是一个重要的问题，不同的小波基对于心电信号的处理结果可能有很大差别。在利用小波分析对

5、心电信号去噪的过程中小波基的选择问题是首要问题。F.NazanUcar［1］最早将小波分析理论应用于心电信号去噪中，提出多分辨分析的心电信号去噪算法，利用Daubechies和Vetterli-Herley等小波族来去除随机噪声，得到心电信号的近似逼近，但没有对其他小波的滤波效果进行讨论；Agante［2］研究了肌电干扰和工频干扰的去噪方法，从形态学角度来选择小波函数，通过分别比较用Daubechies、Coiflets和一些双正交小波去噪后的心电信号与原信号的QRS波的形似性，确定利用前两类小波去噪；Brij.N［3］对心电信号去噪过程中不同小波基的去噪效果进行了研究，分析Daubechie

6、s、分析Daubechies、Coiflets及Symmlet3类小波族的特性，通过对含有随机噪声的心电信号的处理结果比较，得到DB8是心电信号处理过程中的最适合选择。文献［4］从带通滤波的性质出发，为了避免由于带通滤波器不是线性相位或广义而产生畸变，选择了具有紧支撑、对称及反对称性质的样条小波；另外，李小燕等［5］选择Coifets小波去除基线漂移，王笑梅等［6］选择二次样条小波处理心电信号中的随机噪声，均收到较好效果，高清维等［7］利用具有七阶消失矩的Symmlet小波去除随机噪声，魏珑等［8］利用coiflet小波去除基线漂移、工频干扰及肌电干扰。   总之，在利用单小波去除心电信号噪声

7、的过程中，主要选取Daubechies、Coiflets、Symmlet及样条小波等几类小波进行处理，选取时一般基于以下几个原则：   ①自相似原则 选取的小波与QRS波有一定的相似性，如文献［2］。   ②正则性 小波基的正则性反映了光滑程度，正则性越高，小波基越光滑，它影响着小波系数重构的稳定性。   ③消失矩 消失矩越高，光滑函数在小波展开式中的零元越多。   ④紧支性 支集越短的小波，局部