[发明专利]基线漂移和高频噪声的去除方法、装置和设备

权利要求书

1.一种基线漂移和高频噪声的去除方法，其特征在于，包括：

根据预设基线漂移频率和心电信号的采样频率，确定预先采集的心电信号的分解级数；

获取预设噪声值；

根据所述分解级数，按照所述预设噪声值对所述心电信号的所有数据进行分解，得到所述所有数据的低频心电信号分量和高频心电信号分量；

扩展所述低频心电信号分量，得到基线漂移分量；

重构所述低频心电信号分量和所述高频心电信号分量，得到去除高频噪声的重组分量；

去除所述重组分量中的所述基线漂移分量，得到去除基线漂移和高频噪声的心电信号；

其中，所述根据所述分解级数，按照所述预设噪声值对所述心电信号的所有数据进行分解，得到所述所有数据的低频心电信号分量和高频心电信号分量，包括：

根据所述预设噪声值和预设数据扩展模型，对目标数据进行数据扩展，得到目标扩展数据；其中，所述目标数据为所述心电信号中的任意一个数据；

根据预设数据更新模型，对所述目标扩展数据进行数据更新，得到目标低频信号分量和目标高频信号分量；

对所述心电信号的所有数据全部进行数据扩展和数据更新后，得到第一低频信号分量和第一高频信号分量；其中，所述第一低频信号分量为所有所述目标低频信号分量的集合，所述第一高频信号分量为所有所述目标高频信号分量的集合；

根据所述预设数据更新模型，对所述第一低频信号分量中的所有数据进行数据更新，得到第二低频信号分量和第二高频信号分量；

根据所述预设数据更新模型，对第N-1低频信号分量中的所有数据进行数据更新，得到第N低频信号分量和第N高频信号分量；其中，N为大于或者等于3的整数；

当N等于所述分解级数时，对所述第N低频信号分量停止分解；

对所述第N低频信号分量中的所有信号分量按照预设规则进行变换，得到第N低频信号变换分量；

将所述第N低频信号变换分量确定为所述低频心电信号分量；

将所述第N高频信号分量至所述第一高频信号分量的集合确定为去除小于所述预设噪声值的高频心电信号分量。

2.如权利要求1所述的基线漂移和高频噪声的去除方法，其特征在于，所述根据预设基线漂移频率和心电信号的采样频率，确定预先采集的心电信号的分解级数，包括：

对所述心电信号的采样频率F进行第一次分解，得到第一频率分量

对所述第一频率分量进行第二次分解，得到第二频率分量

对第i频率分量进行第i+1次分解，得到第i+1频率分量其中，i为大于或者等于2的整数；

当所述第i+1频率分量小于所述预设基线漂移频率时，对所述第i+1频率分量停止分解；

将所述心电信号的分解级数确定为i+1。

3.如权利要求1所述的基线漂移和高频噪声的去除方法，其特征在于，所述预设噪声值的取值范围为0.02-0.06。

4.如权利要求1所述的基线漂移和高频噪声的去除方法，其特征在于，所述获取预设噪声值，包括：

将所述心电信号的所有数据分成多个分组；

获取每个分组中数据的标准差；

获取所有分组各自对应的标准差的平均值；

将所述平均值确定为所述预设噪声值。

5.如权利要求1所述的基线漂移和高频噪声的去除方法，其特征在于，所述预设数据扩展模型为：

所述预设数据更新模型为：

当时，

当时，b＝0；

其中，d_i为所述心电信号中的任意一个数据，Δ为预设噪声值，为目标低频信号分量，b为目标高频信号分量。

6.如权利要求1所述的基线漂移和高频噪声的去除方法，其特征在于，所述扩展所述低频心电信号分量，得到基线漂移分量，包括：

基于三次样条插值算法，对所述低频心电信号分量进行数据扩展，得到与预先采集的心电信号长度相同的基线漂移分量。