[发明专利]一种基于稀疏成分分析的房颤信号提取方法

权利要求书

1.一种基于稀疏成分分析的房颤信号提取方法，其特征在于包括以下步骤：

将含有房颤信号和噪声信号的心电信号作为混合信号X；

稀疏化：用Haar母小波对混合信号X进行小波变换，将混合信号X从空域变换到频域，并从频域中选择对角矩阵为(j＝1,2,...,T/4)，T指混合信号X的周期；

去除零列，同一方向：对于对角矩阵(j＝1,2,...,T/4)中的每个列向量如果则如果则去掉该列得到中间矩阵X’；

线性聚类:中间矩阵X’中若任意两列向量X'_p和X'_q满足公式(1)，(1)，则这两列共线，当且仅当X'_p与X'_q共线，则X'_p∈θ(k)，X'_q∈θ(k)，通过将中间矩阵X’中所有的列向量线性聚类，可以得到θ(k)k＝1,2,...,t(t≥m)，m为中间矩阵X’行向量的个数；

估计混合矩阵A_SCA：对每个线性聚类θ(k)，如果该类样本点个数少于阈值，则直接将该类删除；否则，计算该类聚类中心，θ(k)中包含n个元素X′₁,X'₂,...,X'_n，则聚类中心C由公式(2)获得；(2)，由聚类中心C得到聚类中心矩阵，聚类中心矩阵则为混合矩阵A_SCA；

计算源信号：根据S'＝A_SCA^-1X，即可恢复出源信号S′==S1′S2′S3′;]]>

选取归一化相关系数NCC对源信号S'进行反馈，当源信号S'的min∑₂NCC(S',X)最小时，则认为它是最纯净的信号，输出该心电信号S₁'，

构造新混合信号X_new：令输出的心电信号S₁'为零并通过X_new＝A_SCAS'反作用于混合信号X，构成新混合信号X_new，

对新混合信号X_new重复前述步骤，即可在第二次迭代中得到房颤信号，剩余部分为噪声信号。