[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

说明书

一种基于信号分量的单元化形态学特征的降噪方法，对基线漂移、电极运动噪声、肌电噪声与心电信号频带有一部分重叠进行和很好的分离识别，并通过心电形态学特征算法有效消除了重叠频带部分的噪声。对强噪声干扰的心电信号,波形形态发生严重失真,该算法降噪效果明显，可以在心电波形严重失真的情况下很好的还原信号波性特征。同时该算法泛化性好，对不同类型的心电信号降噪性能同样有效。

技术领域

本发明涉及心电信号处理技术领域，具体涉及一种基于信号分量的单元化形态学特征的降噪方法。

背景技术

心电信号是一种具有强烈的非线性、非平稳性和随机性的微弱信号，在对其采集的过程中，极易受来自体内和体外环境的影响，直接采集到的心电信号伴随着大量噪声，心电噪声主要有基线漂移、电极运动噪声、肌电噪声三类噪声。当前心电噪声的去除面临以下问题：

1、基线漂移、电极运动噪声、肌电噪声与心电信号频带有一部分重叠，消除噪声时容易损失心电信息。

2、对强噪声干扰的心电信号,波形形态发生严重失真,算法降噪效果不理想。

3、心电信号降噪算法泛化性差，对不同类型的心电信号降噪性能差异很大。

发明内容

本发明为了克服以上技术的不足，提供了一种泛化性好，对不同类型的心电信号降噪性能同样有效的降噪方法。

本发明克服其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于信号分量的单元化形态学特征的降噪方法，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c≤n；

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进一步的，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。

优选的，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。

进一步的，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。