小波变换在ECG信号滤波中的应用研究

本文首先介绍了小波变换应用于ECG信号消噪处理中的几种常用滤波方法的原理,分析了它们的滤波性能.然后提出一种小波变换与自适应滤波相结合的心电信号去噪方法,实验证明这种去噪方法可以有效抑制心电信号中的噪声干扰,保持信号的波形特征,是对"运用多分辨率分析方法,去除噪声干扰对应小波分解尺度上细节分量"的滤波方法的一种有效改进,达到较好的滤波效果.     

一种基于提升小波的膈肌肌电信号在线去噪方法

膈肌肌电信号传递着膈肌生理状态和呼吸系统的功能等重要信息,但用食道电极采集该信号常受到心电信号的强烈干扰。本研究以提升小波为基础,针对膈肌肌电信号与心电干扰的特征,提出了一种新的膈肌肌电信号在线去噪方法。该方法由于采用了提升小波变换和简单的阈值滤波,运算速度较传统小波方法大为提高。模拟信号的仿真实验中,用该方法去噪后的信号相对于原纯净信号其功率谱相对误差很小。将该方法应用于临床采样数据时,也能达到比较理想的去噪效果。     

基于小波变换的心电信号基线矫正方法

本文介绍一种基于小波变换的心电信号基线漂移去除方法。该方法利用小波变换多分辨分析的特性,将含噪声及基线漂移心电信号进行多尺度分解,结果表明,某尺度下的分解信号较好地反映了心电信号基线漂移,在重构过程中可直接将其去除。     

心电信号小波去噪的改进算法研究

对心电信号(ECG)中的基线漂移、工频干扰和肌电干扰等噪声进行去除,在波形识别、医疗诊断和治疗等领域具有重要意义。提出用sym5小波函数对心电信号进行8层小波分解。根据有用信号强度在每一层平均分配而噪声强度随分解层数增加而减少的规律,将分解得到的每一层的小波细节系数设置不同的阈值,最后用所提出的新阈值函数进行小波阈值去噪。该阈值函数既能克服硬阈值函数在阈值附近不连续的缺点,又可弥补软阈值函数与原函数之间存在固定差值的不足。以MIT-BIH心电数据库中的101号文件作为原始数据,将整个数据文件进行平均分段,每段有1 200个数据点,对每段数据进行加噪仿真分析,结果表明所提出的去噪算法得到的去噪信号信噪比比硬阈值函数和软阈值函数分别提高2.31%和8.04%,从而证明所提算法的有效性。     

自适应算法与小波变换在心电信号滤波中的应用

心电信号是一种基本的人体生理信号,具有重要的临床诊断价值。然而,体表检测人体心电信号中常带有工频干扰、基线漂移、肌电干扰等各种噪声,给临床对心血管疾病的诊断带来了障碍。为了消除心电信号检测过程中带有的上述三种噪声,采用LM S自适应算法及小波变换理论,有针对性的设计了自适应滤波器、小波变换滤波器和自适应信号分离器等三种数字滤波器来滤除相应干扰。结果表明,对心电信号中存在的这三种噪声具有很好的滤波效果。     

基于小波变换和似然无偏估计的运动心电信号伪差消除法

介绍了一种基于小波变换并结合似然无偏估计来消除运动心电信号中基线漂移和肌电噪声的新方法 ,且提出了评价心电消噪算法有效性的两个指标。该方法利用小波变换多分辨率分析的特性 ,将原始运动心电信号进行多尺度分解及单支重构 ,根据运动心电信号的自身特征 ,结合似然无偏估计针对不同的心电细节成分进行阈值消噪处理。研究结果表明 ,该方法能有效消除运动心电信号中的干扰成分 ,为进一步研究运动心电信号的特征识别分析提供了新途径。     

基于小波神经网络的心电信号滤波研究

针对心电(ECG)信号检测中存在的主要噪声,本文研究了基于小波神经网络(WNN)的ECG信号滤波理论。提出一种通过WNN非线性逼近能力构建的针对ECG信号的非线性滤波器算法和滤波策略,实现对ECG信号中基线漂移、肌电干扰、工频干扰噪声的滤除;给出了网络训练算法和滤波实验,滤波后信号与期望信号误差范围在微伏级,验证了本文提出的基于WNN的心电非线性滤波器对心电主要噪声快速滤波的良好效果,最后讨论了影响WNN用于心电滤波的几个关键问题。     

基于小波阈值法的脉搏波去噪算法

目的消除可穿戴式脉搏波监测设备在连续测量中由于运动造成的运动伪差,保证设备准确性和稳定性。方法通过选取合适的小波基、小波最大分解层数、阈值函数和阈值方法,对脉搏波信号进行小波阈值处理,提出了一种基于小波阈值法去除脉搏波噪声的算法。并针对在脉搏波信号采集过程中出现的基线漂移、工频干扰和运动伪差,与加窗傅里叶变换去噪后的结果进行对比。结果在信噪比、均方差和平滑度等关键指标上,小波阈值法的效果更优。利用db9小波基对脉搏波信号进行6层小波分解,设置启发式阈值所得到的处理效果最好。结论该算法能够有效抑制工频干扰和运动干扰,使信噪比提高22 dB,均方差接近于0,且平滑度降为原来的11%,实现脉搏波信号采集中干扰的有效去除。     

脊柱侧弯患者背部肌肉肌电图中心电干扰消除技术的一种新方法

针对脊柱侧弯患者背部肌肉肌电信号中心电干扰问题，提出一种小波信号分解与重建和自适应谱线增强技术相结合的去噪方法。并与常用的修剪和门限技术两种方法作比较。仿真实验结果表明：对于脊柱不同位置的模拟肌电信号，本文方法和修剪、门限除噪比较，输出信号的信噪比明显提高。这种方法用于临床采集的背部肌电信号，很好地实现了心电噪声抑制。     

正交小波变换的快速算法在心电QRS波检测中的应用

目的：研究基于小波变换的心电QRS波检测的准确率、抗干扰性和实时性，论证其在实际工程应用中的可行性。方法：作者在比较了不同小波基的检测准确率之后，采用一种基于三次B样条小波变换的心电QRS波检测算法，利用离散正交二进小波的快速算法-Mallat算法进行分解滤波，再利用小波变换与信号奇异点的关系，在2^3尺度下识别R波峰值，在2^1尺度上检测QRS波的起点和终点，QRS波的起点和终点对应于小波变换的一对符号相反的模极大值，R波的峰点对应于介于这对模极大值之间的小波变换过零点，并用美国MIT／BIH心电标准数据库分析该算法的准确率、抗干扰性和实时性。结果：该方法具有比较理想的检测准确率，在99％以上；对肌电、工频、基漂等常见的心电信号干扰有较好的容限度，即使心电序列伴有严重的基漂和高频、工频、肌电等干扰，也不影响QRS波的检测；此外，三次B样条小波基的滤波器个数少，提高了运算速度，采样11．4s的数据进行分析，耗时为0．2s～0.3S，实时效果较明显。结论：可以满足实际工程应用的需要。     

基于提升小波变换和多种策略的QRS波检测算法

目的：为了提高计算机处理心电信号的速率和精度,提出了一种基于提升小波变换,结合多种策略的QRS波检测算法。方法：首先采用基于阀值的提升小波去噪方法去除心电信号中的高频白噪声和低频基线漂移;再对处理后的心电信号进行提升小波分解,得出各层逼近信号和细节信号,在第3尺度上采用模极大值阀值法对R波进行检测．找出备选的R波,同时采用几何的方法定位Q波和S波及QRS波起点和终点;最后采用补偿法、波宽法及QRS波时长法对QRS波群进行纠正。结果：本文算法在时域心电图上实现了QRS波的准确定位．提取了心电图的QRS波段。通过MIT—BIH数据库验证,本算法具有很好的表现。结论：实验结果表明,相比传统的算法,本文采用的提升小波和多种策略的检测算法．能有效的检测QRS波,为心电信号的自动识别奠定了基础。     

Powerline interference reduction in ECG signals using empirical wavelet transform and adaptive filtering

Abstract

Separating an information-bearing signal from the background noise is a general problem in signal processing. In a clinical environment during acquisition of an electrocardiogram (ECG) signal, The ECG signal is corrupted by various noise sources such as powerline interference (PLI), baseline wander and muscle artifacts. This paper presents novel methods for reduction of powerline interference in ECG signals using empirical wavelet transform (EWT) and adaptive filtering. The proposed methods are compared with the empirical mode decomposition (EMD) based PLI cancellation methods. A total of six methods for PLI reduction based on EMD and EWT are analysed and their results are presented in this paper. The EWT-based de-noising methods have less computational complexity and are more efficient as compared with the EMD-based de-noising methods.     

基于三次B─样条函数心电图数据滤波

本文介绍一种心电图（ＥＣＧ）滤波方法。该方法以‘最小二乘法’为准则,用三次Ｂ－样条函数构成拟合函数,相应地滤除ＥＣＧ信号中的基线漂移、５０Ｈｚ工频干扰和肌电干扰。实验结果表明：该方法不失为一种ＥＣＧ滤波方法。     

MUAP extraction and classification based on wavelet transform and ICA for EMG decomposition

We have developed an effective technique for extracting and classifying motor unit action potentials (MUAPs) for electromyography (EMG) signal decomposition. This technique is based on single-channel and short periodȁ9s real recordings from normal subjects and artificially generated recordings. This EMG signal decomposition technique has several distinctive characteristics compared with the former decomposition methods: (1) it bandpass filters the EMG signal through wavelet filter and utilizes threshold estimation calculated in wavelet transform for noise reduction in EMG signals to detect MUAPs before amplitude single threshold filtering; (2) it removes the power interference component from EMG recordings by combining independent component analysis (ICA) and wavelet filtering method together; (3) the similarity measure for MUAP clustering is based on the variance of the error normalized with the sum of RMS values for segments; (4) it finally uses ICA method to subtract all accurately classified MUAP spikes from original EMG signals. The technique of our EMG signal decomposition is fast and robust, which has been evaluated through synthetic EMG signals and real EMG signals.     

Electrocardiogram signals de-noising using lifting-based discrete wavelet transform

This paper introduces an effective technique for the denoising of electrocardiogram (ECG) signals corrupted by nonstationary noises. The technique is based on a second generation wavelet transform and level-dependent threshold estimator. Here, wavelet coefficients of ECG signals were obtained with lifting-based wavelet filters. A lifting scheme is used to construct second-generation wavelets and is an alternative and faster algorithm for a classical wavelet transform. The overall denoising performance of our proposed method is considered in relation to several measuring parameters, including types of wavelet filters (Haar, Daubechies 4 (DB4), Daubechies 6 (DB6), Filter(9-7), and Cubic B-splines), thresholding method, and decomposition depth. Three different kinds of noise were considered in this work: muscle artifact noise, electrode motion artifact noise, and white noise. Global performance is evaluated by means of the signal-to-noise ratio and visual inspection. Numerical results comparing the performance of the proposed method with that of nonlinear filtering techniques (median filter) are given. The results demonstrate consistently superior denoising performance of the proposed method over median filtering.     

便携式心电监护系统中心电信号的实时分析方法设计

目的：设计并实现一种适用于便携式心电监护系统的心电波形实时动态检测和分析的方法。方法 ：作者首先应用5点平滑滤波消除信号的高频噪声和50 Hz干扰,然后通过对分段心电信号的长度变换来增强R波,并用长度阈值检测到R波位置,再通过去错检和查漏检算法提高R波检测准确率;正确检测到R波后,利用区域极值和斜率突变特点从R波开始向前、向后搜索找出Q、S波,然后从已开始的Q、S波位置再分别向前向后找到Q波起点和S波终点;最后根据已检测到的QRS波群计算了心率和ST段参数。结果：通过对包含各种噪声的心电信号的分析证明该算法能准确地检测到QRS波群,不受基线漂移和高频噪声的影响;算法用C语言实现后在嵌入式心电监护系统中的应用也表明其处理速度完全满足移动设备的实时动态分析要求。结论：本文设计的心电波形识别方法算法简单、速度快、抗干扰能力强、准确率高,并成功应用于基于32位嵌入式系统的心电监护仪。相信能给便携式心电监护设备研发中心电信号自动检测和分析功能的实现带来一些启发。     

小波变换去除心电信号中呼吸信号干扰

目的 研究用小波变换去除心电图信号中呼吸信号的方法。方法 采用db4小波对采样频率为200Hz的心电图信号作离散小波变换的多层分解，并与呼吸信号的频率成分比较，发现呼吸信号分布在心电图信号分解后第8、9、10层细节中，去除这些成分和高频干扰，对剩下的分量重构。结果 比较成功地纠正了心电信号的基线，去除了低频呼吸信号的干扰。结论 小波变换的方法能够去除心电信号中的呼吸信号干扰。     

应用独立分量分析去除体表肌电中的心电干扰

体表肌电特别是从躯干获得的体表肌电往往受到被测对象自身心电信号的严重干扰。本文利用一种基于独立分量分析(ICA)的去噪方法,去除体表肌电中的心电干扰。该方法将多通道体表肌电进行独立分量分解,并用高通滤波器处理所分解出的心电独立分量以尽可能地保留其中的肌电成分,进而将去除心电干扰后的所有独立分量反向投影回原始信号空间得到去噪后的信号。仿真信号的处理结果表明,当高通滤波器的截止频率为30Hz时,该方法在有效去除心电干扰的同时使体表肌电的保真度达到最大。同时讨论了将信号的峰度(Kurtosis)值作为自动判别心电分量和肌电分量的标准的可能性。     

Suppression of electromyogram interference on the electrocardiogram by transform domain denoising

A method for suppression of electromyogram (EMG) interference in electrocardiogram (ECG) recordings is presented. By assuming that the EMG is long-term non-stationary Gaussian noise, two successive decompositions were proposed, and the data transformed for Wiener filtering. Successive ECG cycles were rearranged and aligned by the R-wave, forming a matrix containing separated heart cycles in its rows. A short-window discrete cosine transform (DCT) was applied to the columns of the matrix for inter-cycle de-correlation. Next, Weiner filtering in a translation-invariant wavelet domain was performed on the DCT-transformed matrix rows for de-correlation of the data into each ECG cycle. The method resulted in an improvement in the signal-to-noise ratio of more than 10 db, a threefold reduction in mean relative amplitude errors and reduced ripple artifacts around the signal transients, thus preserving the waveform in diagnostically important signal segments.