[发明专利]一种基于分组稀疏性的自适应心音信号去噪方法有效
申请号: | 201611033507.2 | 申请日: | 2016-11-17 |
公开(公告)号: | CN106618631B | 公开(公告)日: | 2019-05-03 |
发明(设计)人: | 邓世文;王超;陈小玉;康佳鑫;许婷婷 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨师范大学 |
主分类号: | A61B7/00 | 分类号: | A61B7/00;A61B5/00 |
代理公司: | 哈尔滨龙科专利代理有限公司 23206 | 代理人: | 高媛 |
地址: | 150000 黑龙江*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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摘要: | 一种基于分组稀疏性的自适应心音信号去噪方法,属于生物信号处理的研究领域。在心音信号中往往存在着大量的干扰噪声,这影响了心音信号的可用性,会导致使用这些信息的专业人员做出错误的决策或判断。该方法具体操作包括以下步骤:(1)初始化参数;(2)更新正则化参数;(3)计算近似投影;(4)降噪算法的停止条件。所提出的降噪方法具有更好的降噪声效果和更低的计算代价。由于不需要任何的预定义基函数,减少了算法所需的存储空间,而且算法易于实现。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 分组 稀疏 自适应 心音 信号 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于分组稀疏性的自适应心音信号去噪方法,其特征在于:它由以下步骤实现:步骤1:初始化参数所提出算法的相关参数及输入量设置如下:分组大小:K=20伽马分布先验的形状参数:α=1,伽马分布先验的尺度参数:β=50归整参数:θ=0.8算法中降噪信号的初始投影为x(0)=y,其中y是长度为N的含噪声心音信号;步骤2:更新正则参数在算法的第k次迭代过程中,正则参数λ(k)依下式进行更新式(1)中的变量说明:δ2是预估的噪声方差;α,β,θ是在步骤1中初始化的参数;N是信号的长度;x(k)是算法在第k次迭代过程的投影;D是差分矩阵,其定义为函数是差分序列Dx(k)的分组稀疏性度量函数,其定义为:其中[Dx(k)]n,K是差分序列Dx(k)的第n个大小为K的分组,‖‖2表示向量的l2范数;步骤3:计算近似投影依据在步骤2中所更新的正则参数λ(k),进而计算降噪心音信号的新的投影x(k+1),其计算过程由以下步骤构成,相关变量与符号的含义与步骤2中相同;步骤3.1:计算对角阵Λ(t),其对角元素按下式进行计算:其中上角标‑1表示求逆运算;步骤3.2:计算中间变换矩阵F其中I表示单位矩阵,上角标表示T矩阵转置运算;步骤3.3:计算降噪心音信号新的投影x(t+1)=Fy (6)步骤4:降噪算法的停止条件降噪算法的停止迭代为||y‑x(k+1)||2≥Nδ2 (7)否则算法转到步骤(2)继续执行;当算法依据条件(7)停止时,算法输出的x(k+1)降噪后就是含噪声心音y经过降噪处理后的信号。
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