[发明专利]一种基于信号分量的单元化形态学特征的降噪方法

权利要求书

1.一种基于信号分量的单元化形态学特征的降噪方法，其特征在于，包括如下步骤：

a)获取含噪信号x；

b)对含噪信号x进行预处理操作，得到心电初步骨干轮廓信号x₁，根据心电初步骨干轮廓信号x₁计算得到LZC值；

c)根据LZC值判断含噪信号x的噪声为强噪声或中等噪声或弱噪声；

d)检测心电初步骨干轮廓信号x₁关键点位置并平滑降噪，得到降噪后的心电骨干轮廓信号x₂；

e)对心电骨干轮廓信号x₂进行模态分解，得到n个本征模态成分分量；

f)选取出心电骨干轮廓信号x₂模态分解后c个有价值的IMF分量

g)对c个有价值的IMF分量进行形态学降噪处理，得到降噪后的有价值成分

h)采用基于群稀疏的全变差分算法对有价值成分进行细节修正，得到最佳降噪结果通过公式计算得到降噪后的信号

2.根据权利要求1所述的基于信号分量的单元化形态学特征的降噪方法，其特征在于，步骤a)包括如下步骤：

a-1)从MIT-BIH噪声压力测试数据库中获取基线漂移噪声bw、肌电伪影ma、电极运动噪声em；

a-2)从MIT-BIH心率失常数据库中获取单通道数据心电信号x₀；

a-3)通过公式x＝x₀+bw+em+ma计算得到含噪信号x。

3.根据权利要求1所述的基于信号分量的单元化形态学特征的降噪方法，其特征在于：步骤a-2)中从MIT-BIH心率失常数据库中以10s时长作为一个样本，样本采样频率设为360Hz，得到单通道数据心电信号x₀。

4.根据权利要求3所述的基于信号分量的单元化形态学特征的降噪方法，其特征在于，步骤b)包括如下步骤：

b-1)将10s时长的含噪信号x依次通过0,5-100Hz的带通滤波器及59-61Hz的带阻滤波器处理后得到10s时长的心电初步骨干轮廓信号x₁；

b-2)对心电初步骨干轮廓信号x₁进行Lempel-Ziv复杂度值计算，得到LZC值。

5.根据权利要求1所述的基于信号分量的单元化形态学特征的降噪方法，其特征在于：步骤c)中，当LZC值大于0.25时，含噪信号x的噪声为强噪声，当LZC值∈[0.2,0.25]时，含噪信号x的噪声为中等噪声，当LZC值小于0.2时，含噪信号x的噪声为弱噪声。

6.根据权利要求1所述的基于信号分量的单元化形态学特征的降噪方法，其特征在于，步骤d)包括如下步骤：

d-1)采用舵机Teager能量算子算法分别获取心电初步骨干轮廓信号x₁中的心电关键点的QRS波群位置信息、P波位置信息及T波位置信息；

d-2)心电初步骨干轮廓信号x₁中的QRS波群保持不变，通过MATLAB的Smooth函数对心电初步骨干轮廓信号x₁中的P波位置及T波位置进行局部加权二次回归平滑处理，得到第二重降噪后的心电骨干轮廓信号x₂，局部加权二次回归平滑处理时，强噪声的窗口参数数值选取64，中等噪声窗口参数数值选取54，弱噪声窗口参数数值选取40。

7.根据权利要求1所述的基于信号分量的单元化形态学特征的降噪方法，其特征在于，步骤e)包括如下步骤：

e-1)使用完全自适应噪声集合模态分解算法CEEMDAN将心电骨干轮廓信号x₂进行模态分解，得到n个本征模态成分分量其中为第i个本征模态成分分量，n取值为12或13或14，完全自适应噪声集合模态分解算法CEEMDAN中的Nstd＝0.2，NR＝50，MaxIter＝20。