基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的心電信號去噪方法研究.pdf

1、目前，伴隨著計算機技術(shù)的快速發(fā)展，生物信息學(xué)和信號分析處理技術(shù)的正處于飛速發(fā)展的時期，其中醫(yī)學(xué)信號分析與處理已經(jīng)成為信號處理領(lǐng)域的熱門課題。在心臟疾病問題上，心電信號始終是進行臨床診斷時的主要參考因素。心電信號是一種較為復(fù)雜的微弱信號，在對其進行采集和分析時，很容易受到周圍環(huán)境和其他各種因素的干擾，其中最主要的干擾源就是噪聲干擾，如肌電干擾、工頻干擾、基線漂移等一系列隨機干擾。這些干擾混合疊加在心電信號之上，極易導(dǎo)致心電信號失真，從而對

2、醫(yī)學(xué)診斷造成誤差。因此，心電信號去噪方法研究在心臟疾病診斷領(lǐng)域有著豐富的價值和重要的意義。
　　近十五年來，基于Hilbert-Huang的經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法(Empirical ModeDecomposition，EMD)，在信號處理領(lǐng)域逐漸發(fā)展并被廣泛應(yīng)用。EMD是一種針對類似心電信號這種非線性及非平穩(wěn)信號的時頻分析處理方法，該方法是相比于傳統(tǒng)方法更有優(yōu)勢的一種分析方法。經(jīng)過十幾年的發(fā)展與改進，該方法逐漸顯示出其在信號分析處理方面

3、獨有的優(yōu)勢和廣闊的前景。本文以MassachusettsInstitute of Technology的MIT-BIH心率失常標準數(shù)據(jù)為研究對象，對基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的心電信號去噪方法進行了研究。本文的主要內(nèi)容概括如下:
　　(1)系統(tǒng)地介紹了論文研究的意義和心電信號的基本概念，結(jié)合心電信號處理的發(fā)展歷史和當前的研究進展，總結(jié)出了心電信號去噪方法需要關(guān)注的難點，同時對現(xiàn)有的方法進行了綜述。
　　(2)闡述了Hilbert-Hu

4、ang變換中的EMD方法，在閱讀和研究大量文獻的基礎(chǔ)上，介紹了EMD的基本概念、基本理論以及算法思想，同時指出了其具有的若干缺陷問題，并針對其中的端點效應(yīng)進行了詳細的研究。
　　(3)介紹了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的發(fā)展歷史，綜述了其基本原理、基本運算及其具有的性質(zhì)，并在最后對目前數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的發(fā)展現(xiàn)狀和應(yīng)用領(lǐng)域進行了歸納總結(jié)。
　　(4)研究設(shè)計并實現(xiàn)了基于鏡像延拓和余弦窗函數(shù)結(jié)合的EMD改進算法，彌補了鏡像延拓法中原始信號的端點不是極值

5、點和窗函數(shù)法中需要改變原信號的不足。并在借鑒了他人的研究成果的基礎(chǔ)上，將現(xiàn)有的端點效應(yīng)抑制方法進行了詳細的比較與分類。實驗結(jié)果表明，改進的經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法較幾種傳統(tǒng)方法能更好地對端點效應(yīng)的產(chǎn)生抑制作用。
　　(5)研究并實現(xiàn)了基于改進經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和形態(tài)學(xué)濾波的心電信號去噪方法。高頻噪聲主要存在于心電信號分解后的低階固有模態(tài)函數(shù)分量中，該方法主要針對經(jīng)過形態(tài)學(xué)濾波處理的低階分量進行自適應(yīng)閾值去噪處理。實驗結(jié)果表明該方法在對含噪心電信號