基于误差可控的转换变换心电信号去噪方法

针对心电信号在去除噪声时不可控误差引起的幅值和形态变形问题,提出一种基于误差可控的转换变换心电信号去噪方法。通过转换变换可以获取心电信号的低频分量和高频分量:通过对特征波形和高频噪声处设置不同的误差界可有效滤除高频噪声,并将特征波的重构误差控制在较小的范围内;对低频分量进行cubic插值可以获得更加光滑的基线漂移。从而可改善去噪引起的形态改变。在MIT-BIH数据库的心电图上进行实验,结果表明:提出的方法可以有效滤除基线漂移和高频噪声,同时特征波形的幅值和形状得到了很好的保持。与对比方法相比,去噪后心电信号的信噪比、均方根误差、归一化相关系数均得到改善。

基于优化变分模态分解的心电信号去噪研究

针对心电信号中的强噪声干扰问题,文中提出一种基于优化变分模态分解的心电信号去噪方法。首先根据趋势分量不变特性确定变分模态分解最佳分解层数,再使用蜉蝣优化算法寻找最优惩罚因子和保真度系数,得到最佳分解参数。然后计算分解后各模态分量的样本熵,根据熵值区分出纯净模态分量和含噪模态分量,利用非局部均值去噪算法对含噪模态分量进一步去噪。经仿真信号和实际心电信号测试,以信噪比和均方误差作为评价指标,实验结果表明,文中所提算法取得了最高的信噪比和最小的均方误差,是一种有效的去噪方法。

心电信号去噪中的小波方法

心电信号的降噪处理是获得清晰、有效心电图信息的必要步骤,随着医学的进步,对心电信号的信噪比和分辨率提出了越来越高的要求。小波分析作为一个新兴的数学方法在心电信号去噪中有着巨大的潜力。总结心电信号去噪中的各种小波方法,详细分析它们在心电信号去噪中的特点及应用范围,最后简要叙述了心电信号小波去噪的一些问题和发展趋势。

改进WOA-VMD算法的心电信号去噪

传统方法进行心电图(ECG)信号分解是基于QRS特征波经验性识别固有模式函数变量(IMF),但ECG信号和噪声信号之间存在频带混叠,导致去噪效果较差,针对此问题提出一种改进鲸鱼算法(IWOA)优化变分模态分解(VMD)算法参数,并和改进小波阈值相结合的方法。利用VMD基于完全非递归分解的特性,在鲸鱼算法中引入感知扰动机制,并用等螺距阿基米德螺旋曲线代替经典的对数螺旋曲线,对VMD中的模态个数K和惩罚参数α进行寻优;然后对ECG信号进行VMD分解,得到一系列IMF分量,通过相关系数判定噪声分量,对其进行改进小波阈值去噪;最后将各分量重构,得到去噪后的信号。将本文方法与单独使用小波阈值算法或VMD算法进行去噪对比实验,结果表明,本文方法可以有效去除ECG信号中的各种干扰,更好地保留ECG信号波形特征,具有潜在的临床指导意义。

多层降噪自动编码器的心电信号去噪算法

传统的心电信号(ECG)去噪算法在去除线性的、平稳的ECG信号噪声时效果显著,但是在面对非线性、非平稳的ECG信号噪声时去噪效果不理想。为了提高心电信号算法的去噪能力运用了一种基于降噪自动编码器的ECG去噪算法。降噪自动编码器(DAE)具有噪声鲁棒性的特点,可以在信号受到污染的情况下尽可能地恢复数据的原始状态。为了进一步提升降噪自动编码器算法的去噪效果用多个降噪自动编码器堆叠形成深度神经网络对心电信号进行降噪处理。通过实验结果表明:多层降噪自动编码器(SDAE)算法相较于DAE算法和传统的心电信号去噪算法,SDAE算法对非线性、非平稳的信号噪声具有更好的降噪效果,而且保留了原始心电信号绝大部分的细节信息,对噪声具有较强的抗干扰能力,满足了心电信号的去噪要求。

心电信号降噪及R波提取技术研究

心电信号中R波的准确定位是其他波形定位的基础,在心电信号特征波形的研究中处于首要位置。本文根据R波在整个心电波形中幅值最为明显的特点,提出了一种基于小波理论提取R波的方法。首先选择合适的方法去除心电信号中的噪声,其次对去噪后的心电信号做5层小波分解得到各阶近似信号与细节信号,再次将得到的第3、4阶细节信号叠加,将叠加信号的均值作为搜索的阈值,并确定搜索起点,最后将搜索起点的横坐标映射至纯净的心电信号中,并使用逐点比对幅值的方式向后搜索,直至找到R波。使用MIT-BIH数据库中的数据进行多次实验验证,实验结果表明此算法能够准确的定位R波,检验的准确率为99.65%,召回率为99.86%。

基于小波理论的心电信号仿真分析

小波理论在心电信号去噪处理中已经得到了广泛的应用,针对不同的噪声可以采用不同的小波方法进行去噪处理。根据小波在各个尺度上的不同的带通滤波特性,利用小波变换多分辨的特点对心电信号进行滤波,并应用Matlab仿真进行实验。通过实验证明,利用不同的阈值函数及自适应阈值能较好地抑制信号中的基线漂移、工频干扰和肌电干扰,具有一定的实用价值。

基于双阶段特征提取网络的ECG降噪分类算法

临床采集到的标准12导联心电图常含有噪声,影响了心电信号分类结果的准确度,为此提出了一种基于双阶段特征提取网络的心电图(ECG)降噪分类算法。首先,在空间特征提取阶段,由深度耦合软阈值化去噪方法的残差收缩网络从输入的12导联标准心电信号中提取空间特征;其次,在时间特征提取阶段,由长短期记忆网络与注意力机制结合继续从心电信号中提取时间特征;最后,通过全连接网络层融合提取到的空间特征与时间特征,输出9个类别的概率预测分布。在CPSC2018数据集上与其他同类型先进分类算法进行了对比实验,验证所提算法的效果,实验结果表明:提出的分类算法在对9类ECG信号进行分类时平均F1分数达到0.854,在各项指标上表现更优。此外,实验证明所提算法在含噪数据中的表现也优于其他主流网络,充分证明了所提算法对于含噪心电信号的降噪分类性能,该算法也可应用于其他类似含噪声生理信号的分析和处理。

ECG信号改进阈值函数小波去噪算法研究

本文针对心电信号(ECG)微弱、频率范围低、易受噪声干扰等问题,提出一种改进小波阈值去噪算法。不但能通过可变参数h调节自身软、硬特性从而确定合适的阈值函数,而且根据分解层数不同,自适应地调整通用阈值。通过选取MIT-BIH库的部分数据,结合常见的三种小波基,进行实验验证。结果表明改进的小波阈值去噪算法可以有效抑制心电信号噪声,得到较好的信噪比,同时对MSE也有所改善。

Electrocardiogram Signal Denoising Using Discrete Wavelet Transform

The most common noises in ECG （electrocardiogram） signal processing are BW （baseline wandering） and the 50 or 60 Hz PLI （power line interferences）. In order to remove these two major source of noises, we have used the recent powerful DWT （discrete wavelet transform） signal processing in ECG signals which are obtained from MIT-BIH Arrhythmia Database. The results indicate that DWT is a good method for filtering noises without changing the morphology of ECG, and can be applied to all types of ECG signals, whether normal or presenting arrhythmias.