基于小波分析的心电信号去噪算法研究-电子设计工程

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1、第22卷第"0期电子设计工程2#"1年,月dEA-226E-"0GA@HBIE:8Hc@N8=:G:=8:@@I8:=4@R-2#"1基于小波分析的心电信号去噪算法研究孙健!洪明"杭州电子科技大学电子信息学院!浙江杭州!"##"$#摘要!心电信号在临床诊断上有非常重要的作用!但由于容易受到噪声干扰!采集的心电信号中通常包含很强噪声!为了有效去除噪声干扰!该文提出了一种基于自适应阈值的小波模极大值算法来进行信号去噪$关键点是在每个分解尺度上自适应的选取合适的阈值!用来对小波变换系数的模极大值点进行筛选!以去除噪

2、声极值点$该文采用%&'()&*数据库中的数据对算法进行仿真验证!结果表明该算法有更好的去噪效果!同时心电信号能被很好的保留$关键词!心电信号%小波分析%小波模极大值%自适应阈值中图分类号!'+!,"-,文献标识码!.文章编号!"/01!/2!/!2#"1""03"!#3#!!"#$%&%#'&()*+$,-./01&"2$#314"5"(1#15+&%&456789:#*;6<%8:=!!"#$%&'()$*(+'&,-%)'(.'""/0/'+1-(023'45)-(2)6()7/&8)%9#:-(023

3、'4!"##"$#;3)(-"60&(718(9>9?@A@BC9D8C9EFGA@HBIEH9IJ8E=I9CKGL

4、AJ9A=EI8BOC9JERB@J8:BO8NR9R@IQHECS8:@JU8BOBO@NR@H8F8HHO9I9HB@I8NB8HNEFBO@N8=:9A9:J:E8N@QHEPAJN@A@HBBO@ERB8C9ABOI@NOEAJBEF8AB@IBO@C9D8C99B@9HOJ@HECREN8B8E:NH9A@-.RRAT8:=8B8:J@:E8N8:=EF@A@HBIEH9IJ8E=I9CC9V@NBO@=EEJ@FF@HB-:"+3$72&9@A@HBIEH9IJ8E=I9CWU9?@A@B9:9A

5、TN8NWU9?@A@BC9D8C9W9J9RB8?@BOI@NOEAJ人体体表的心电信号在临床诊断中起着非常重要的作值的选取一直是应用的难点%如果阈值选取不好#很容易将用Q它是一种非线性$非平稳的弱信号#信噪比较低%在采集一些小的信号和噪声一同去掉#使信号的能量损失#造成失和检测心电信号的过程中往往易受到外界或者本身干扰的真%本文提出一种基于自适应阈值的小波模极大值算法%通影响%所采集的信号中常存在噪声有&基线漂移#肌电干扰#过在每个尺度上自适应的选取阈值来筛选该尺度上的模极工频干扰#此外还有电磁设备干扰X

6、"Y%这些干扰噪声频率谱与大值点%在去除噪声的同时能较好的保留心电特征信息%正常心电信号中的频谱部分重叠%传统的去噪方法是基于;小波模极大值去噪方法ZEPI8@I分析#但傅立叶变换只是一种纯频域的分析方法#它只能从整个时间域中来分析信号的奇异性#而对局部信号的若小波!<]是实函数且连续可微#并具有(阶消失矩研究有着明显的不足%小波变换是一种信号的时间频率分析K(!=^]2处具有_8RNHO8B`指数"##+<]!>?]#则函数+<]在<#方法#其特点是通过对基本小波的尺度伸缩和移位来处理待当且仅当存在

7、常数@#使得"

8、该点处+<]的小波变提出的模极大值法X[Y应用比较广泛#其原理是&将信号的局部换取模极大值%由式2]可知#当""#时#小波变换模极大值随奇异性与小波变换后的模局部极大值联系起来#通过小波变尺度a的增大而增大'当时#小波变换模极大值不随尺度a的换后的有用信号和噪声的模极大值在不同的尺度上的衰减变化而变化'当"b#时#小波变换模极大值随尺度a的增大速度来衡量信号的局部奇异性#从而把噪声从正常信号中剔