基于小波变换的ECG信号去噪研究.docx

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基于小波变换的ECG信号去噪研究

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张锦

摘要:该文采用三种常见的小波去噪方法对ECG信号去噪,首先对去噪原理进行分析,再利用MATLAB进行仿真实验,对MIT-BIH数据库中的同一个心电信号使用三种小波去噪算法和选择不同的小波基函数进行去噪处理,最后对去噪的结果进行定性和定量分析,得出最适合用于ECG信号的小波去噪算法。

关键词:ECG去噪;小波变换;阈值;系数相关性;模极大值

:TP311:A:1009-3044(2017)31-0227-03

ResearchonDenoisingofECGSignalsBasedonWaveletTransform

ZHANGJin

(HainanMedicalCollege,Haikou571199,China)

Abstract:ThreecommonwaveletdenoisingmethodsareusedtodenoiseECGsignals.thetheoremofdenoisingisanalyzedatfirst,andthensimulationexperimentsaredoneinMATLAB.ThreekindsofwaveletdenoisingalgorithmsanddifferentwaveletbasefunctionsarechosentodenoisethesameECGsignalinMIT-BIHdatabase.Finally,thedenoisingresultsarequalitativelyandquantitativelyanalyzed,inthepurposeofobtainingthemostsuitablewaveletdenoisingalgorithmforECGsignals.

Keywords:ECGsignaldenoising;Wavelettransform;Threshold;Coefficientdependence;Modulusmaximum

1概述

心電图(Electrocardiogram,ECG)是心脏疾病诊断的重要分析依据,临床上,通常把心电信号的变化情况,作为预测评估患者心脏健康状况的一项重要指标,同时,利用ECG来进行身份识别,比目前广泛应用的指纹识别技术更准确。

然而,心电信号很微弱,幅度在10μV到5mV之间,频率在0.05到100.00Hz之间,并且在使用仪器采集信号的过程中,会混入多种不同频率的噪声,如工频干扰、基线漂移、肌电干扰和运动伪影等噪声,由于这些噪声的干扰,导致ECG信号的特点发生改变,降低了诊断的准确性,为了能对ECG信号的波形和特征进行准确地进行提取,必须对其进行去噪和预处理,这是对ECG信号特征提取和智能分析的基础。

利用小波变换实现信噪分离是目前广泛应用的方法,利用小波变换基础的图像去噪方法主要有三种:小波变换模极大值去噪算法,小波系数尺度相关去噪方法,小波阈值去噪算法[1]。由于小波基函数的多样性,不同的小波基函数具有不同的性质,而不同性质的小波基对去噪效果有着直接的影响[2],因而小波函数的选择是去噪效果的关键所在。本文针对三种不同的小波去噪算法,分别选择三个不同的小波基函数,对MIT-BIH数据库中的同一个心电信号进行去噪,通过定性(图形分析)和定量(信噪比、均方根误差)两种法法分析比较去噪的结果,得出最适合于ECG信号去噪的算法。

2三种小波去噪方法原理

2.1小波变换模极大值去噪

Mallet根据小波变换中,根据随着尺度的增大,噪声所对应的模极大值迅速衰减的传播特征[3],提出了基于小波变换的模极大值去噪算法。依据小波理论,随着分解尺度的变化,模极大值的大小由信号在其突变的点的lipschitz指数[α]决定,当[α]0时,为缓变信号,信号的模极大值随着尺度的增加而逐渐增大;当[α]0时,为脉冲信号,信号的模极大值随着尺度的增加而逐渐减少,当[α]=0时,为对阶信号,信号的模极大值不发生变化。对信号进行多次小波分解后,根据各个尺度上模极大值的信息和位置,保留由信号点小波系数得到的模极大值,而剔除由噪声所引起的模极大值,最后再由保留下来的模极大值重构信号,从而达到去噪的目的。

模极大值去噪的步骤如下:

1)对含噪信号进行离散二进小波变换分解信号,分解尺度为[J],计算出对应尺度的模极大值。

2)根据信号和分解是尺度选择一阈值T,将最大尺度[j]上幅值的绝对值小于阈值T的模极值点,视为噪声去除,从而得到最大尺度[j]上新的模极大值点

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