負(fù)熵最大化的FastICA心電消噪研究.pdf

1、心電信號(hào)是一種在臨床醫(yī)學(xué)和生物研究中得到重要應(yīng)用的生理電信號(hào)。通過對(duì)心電數(shù)據(jù)的研究,可以了解心臟的生理特性,為心臟及心血管疾病的預(yù)防、診斷提供重要依據(jù)。人體心電信號(hào)十分微弱,且具有隨機(jī)性,而且背景噪聲環(huán)境比較復(fù)雜,在提取過程中會(huì)受到工頻干擾、基線漂移、肌電干擾等噪聲的影響。因此,更加穩(wěn)健的提取心電信號(hào),從采集的體表心電信號(hào)中獲取能夠反映心臟工作狀態(tài)的有用信息是一項(xiàng)有困難的工作,受到國內(nèi)外信號(hào)處理研究人員的普遍關(guān)注。
　　 獨(dú)立分

2、量分析(Independent Component Analysis,ICA)是一種解構(gòu)多維觀測(cè)信號(hào),獲取統(tǒng)計(jì)獨(dú)立成分(源信號(hào))的信號(hào)處理技術(shù)。該技術(shù)因其獨(dú)特的信號(hào)處理機(jī)制引起了信息挖掘、信號(hào)特征提取、通信信息系統(tǒng)信號(hào)分析等眾多研究領(lǐng)域的極大興趣。本文對(duì)ICA的算法原理及去噪模型進(jìn)行了深入的分析,利用心電信號(hào)及其各種干擾噪聲信號(hào)相互統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的特性,提出了基于負(fù)熵最大化快速獨(dú)立分量分析(Fast Independent Component

3、Analysis,FastICA)心電信號(hào)消噪的方案。并通過降低傳統(tǒng)FastICA算法的迭代運(yùn)算復(fù)雜度減小了計(jì)算量,提高了收斂速度。通過仿真實(shí)驗(yàn),對(duì)心電信號(hào)中的工頻干擾、肌電尾跡干擾及基線漂移噪聲進(jìn)行了去噪。心電信號(hào)中混入的工頻干擾、肌電噪聲和基線漂移噪聲基本被完全分離,心電信號(hào)有效成分得到保留,表明該方案有較好的心電提取效果。
　　 同時(shí),本文還將基于負(fù)熵的FastICA心電消噪方法與目前常用的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解濾波和小波閾值心電消