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用于心电信号去噪的自适应方法研究

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摘要

第一章 绪论

1.1 研究的背景与意义

1.1.1 心电图介绍

1.1.2 心电信号中的噪声干扰

1.1.3 频域分析

1.1.4 去噪意义及难点

1.2 心电信号去噪的研究现状

1.2.1 传统去噪方法

1.2.3 自适应滤波在ECG去噪中的研究现状

1.3 本文的主要工作

1.4 本文的组织结构

第二章 心电信号预处理

2.1 实验数据来源

2.1.1 MIT-BIH心电数据

2.1.2 MIT-BIH心电数据使用方法

2.2 ECG信号预处理

2.2.1 低通滤波滤除高频段噪声

2.2.2 小波变换滤除肌电干扰

2.3 滤波效果评价方法

2.4 本章小结

第三章 基于频率跟踪策略的自适应滤波器用于去除工频干扰

3.1 自适应滤波器

3.1.1 自适应滤波原理

3.1.2 自适应对消器

3.2 ECG信号中自适应滤波器参数确定方法

3.2.1 调整步长

3.2.2 参考信号的幅度系数

3.3 频率跟踪自适应滤波器

3.3.1 频率跟踪原理

3.3.2 ECG中工频干扰的频率跟踪策略

3.3.3 调整流程

3.4 滤波效果及其评价

3.4.1 实验方案以及数据选取

3.4.2 频率跟踪自适应滤波器的有效性评价

3.4.3 频率跟踪自适应滤波器的稳定性评价

3.5 本章小结

第四章 形态-自适应滤波器用于去除基线漂移

4.1 形态学滤波介绍

4.1.1 形态学滤波原理

4.1.2 结构元素

4.2 FCG中基线漂移的形态学滤波方法的缺陷

4.2.1 形态学基线滤波结构

4.2.2 滤波效果及分析

4.3 形态-自适应基漂滤波系统

4.3.1 系统结构

4.3.2 滤波效果

4.4 滤波效果评价

4.4.1 实验方案及数据选取

4.4.2 滤波效果纵向对比

4.4.3 滤波效果横向对比

4.5 实验结果分析

4.6 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 本文工作总结

5.2 工作展望

参考文献

发表论文和科研情况说明

致谢

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摘要

心电信号在心脏疾病的诊断中具有不可替代的地位,心电信号在采集、放大、检测、记录过程会受到多种噪声的干扰,包括由电力系统引起的工频干扰,人体呼吸引起的基线漂移、肌肉震颤引起的肌电干扰、电极脱落引起的电极接触噪声以及运动伪差等。由于生物电十分微弱,存在的噪声会对心电信号分析产生很大影响,所以采集心电信号后的首要任务便是滤波。
  本文利用自适应滤波在处理非平稳信号方面的优势,对自适应滤波用于工频干扰和基线漂移问题作了研究,重点解决工频波动和基线漂移与ST段频率重叠问题,具体如下:
  工频干扰会使心电信号信噪比大大下降,由于电力系统的不稳定在工频主频周围会出现±3%的波动,心电信号工频干扰去除的经典方法,当工频出现波动时就失去了作用。本文提出了基于频率跟踪策略的自适应滤波器设计方案,利用自适应滤波过程中的权值系数计算出滤波器的瞬时频率,根据瞬时频率和工频干扰频率的关系,调整参考信号的频率,从而达到跟踪工频频率变化的目的。本文从有效性和稳定性两方面,对频率跟踪自适应滤波器进行了评价。实验表明频率跟踪自适应滤波器能有效的跟踪工频干扰的频率,并且结构简单,鲁棒性好。
  ST段是评价心肌缺血等疾病的重要依据,基线漂移和ST段频率重叠,会对这些疾病的诊断造成影响。本文利用了形态学滤波在处理基线漂移与ST段频率重叠方面的优势,将形态学滤波和自适应滤波相结合,用形态学滤波提取出来的基线漂移,作为自适应滤波器的参考信号,来滤除ECG中的基线漂移。本文对形态学-自适应基线滤波系统,分别从纵向和横向进行了验证。与形态学滤波器相比,该滤波器能够有效抑制形态学滤波引起的ST段抬高的现象;就自适应滤波器的参考信号而言,形态学滤波器提取的漂移相对于直线、缓慢正弦曲线、小波变换提取的基线漂,在信噪比、均方差、ST段形态变化率和ST段平均电位改变四方面,滤波效果最好。

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