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基于EEMD和自適應(yīng)濾波的手指心電信號基線漂移消噪算法

2016-10-13 13:57:12殷成龍張曉紅葉海慧
移動信息 2016年4期
關(guān)鍵詞:信號

殷成龍 張曉紅 葉?;?/p>

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基于EEMD和自適應(yīng)濾波的手指心電信號基線漂移消噪算法

殷成龍1張曉紅1葉?;?

1.杭州電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院,浙江 杭州 310018 2.浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬婦產(chǎn)科醫(yī)院,浙江 杭州 310006

針對手指心電數(shù)據(jù)的基線漂移問題,提出了一種新的聯(lián)合集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸猓‥EMD)和自適應(yīng)濾波的信號去噪方法。首先,采用EEMD將含噪信號分解為若干個固有模態(tài)函數(shù)(IMF)。其次將分解后高階IMF分量進(jìn)行重構(gòu)。然后用零相位濾波對重構(gòu)信號進(jìn)行處理,去除其中的高頻信息,作為自適應(yīng)濾波器的參考輸入信號。最后,將該算法用于實(shí)際采集手指心電信號。結(jié)果表明,該方法能夠較好的去除手指心電信號中的基線漂移,失真度小,較好保留信號中的有用信息。

EEMD;自適應(yīng);手指心電信號;零相位濾波

心電(Electrocardiogram,ECG)信號是心臟的電活動表現(xiàn),是一種微弱的非線性、非平穩(wěn)信號。研究發(fā)現(xiàn),利用傳感器在手指上采集到的手指心電信號極易受環(huán)境影響,這對特征波檢測、識別的準(zhǔn)確度有很大的影響。ST段是診斷心肌缺血等疾病的重要依據(jù),基線漂移和ST段的頻率有重疊,會對ST段分析產(chǎn)生影響。本文重點(diǎn)在于解決基線漂移與ST段的頻率重疊問題,保證在對手指心電信號進(jìn)行分析前,ST段不會變形。[1]

1 EEMD算法

EMD[1]分解不需要選擇基函數(shù),具有很好的自適應(yīng)性。但是當(dāng)相近特征時間尺度分布在不同IMF中時,導(dǎo)致相鄰2個IMF波形混疊,相互影響,造成模式混疊。EEMD[2]添加高斯白噪聲至原始信號,將有效信號和噪聲的組合看作一個總體,根據(jù)白噪聲頻譜均勻分布的特性,使不同尺度的信號成分分布至合適的參考尺度,并利用零均值噪聲特性,經(jīng)過多次加總平均后噪聲相互抵消。加總平均使得到的IMF減少了模態(tài)混疊的影響,不同時間尺度的信號不再容于同一IMF。經(jīng)過EEMD分后,模式混疊現(xiàn)象得到了一定的抑制。[2]

2 改進(jìn)的EEMD-自適應(yīng)濾波算法

基線漂移屬于低頻信號,主要分布在末尾的對應(yīng)于低頻的高階IMF上。因此,首先對信號進(jìn)行EEMD分解,然后重構(gòu)高階IMF。重構(gòu)后的高階IMF分量中不但含有基線漂移,而且還含有有用信號。因此,引入零相位濾波去除信號中的高頻部分,使參考信號更加接近基線漂移。如圖1是本文的算法流程圖:

圖1 基于EEMD和自適應(yīng)濾波的消噪算法

3 消噪效果分析

為了對本文算法去噪的可靠性進(jìn)行驗(yàn)證,將其與零相位濾波,傳統(tǒng)自適應(yīng)濾波[3]進(jìn)行對比,并對消噪結(jié)果進(jìn)行了討論與分析。

(1)圖2為實(shí)際采集到的手指心電信號,由圖可知,該含噪信號具有明顯的基線漂移。圖3,4,5分別為本文方法去噪,自適應(yīng)去噪和零相位去噪。從圖2可以看出,含噪信號的基線漂移得到了明顯的抑制,波形也得到了較好保持。自適應(yīng)濾波和零相位濾波雖然具有一定的去噪效果,但去噪后波形與原始的信號波形差異較大。

圖2 含噪信號

圖3 本文方法去噪

圖4 自適應(yīng)濾波

圖5 零相位濾波

(2)為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法的去噪效果,取另一組實(shí)際采集的手指心電信號進(jìn)行驗(yàn)證。信號的采樣長度為3500點(diǎn),采樣頻率為512Hz。圖5為手指心電信號波形圖,從圖中可以看出信號的波形比較混亂,P波與R波偏離正常幅度過大。圖4為高階IMF分量重構(gòu)圖6為經(jīng)過EEMD和自適應(yīng)濾波后的手指心電信號波形。從圖中可以看出,手指心電信號中的P波和R波回歸正常,信號中的基線漂移得到有效抑制。[3]

圖6 含噪手指心電信號

圖7 去噪后信號

4 結(jié)語

本文提出的基于EEMD和自適應(yīng)濾波相結(jié)合的信號去噪方法,解決了傳統(tǒng)自適應(yīng)濾波中參考信號選擇不當(dāng)導(dǎo)致的去噪效果不明顯的問題,也解決了EMD算法中的模式混疊問題。經(jīng)過作用于不同的實(shí)際采集到的信號,本文提出的消噪算法有效性得到驗(yàn)證,消噪后的波形與原始波形相比,與真實(shí)信號接近,信號中的有用信息得到了進(jìn)一步的保存。

[1]Wu Z,Huang N E.A study of the characteristics of white noise using the empirical mode decomposition method[J].Proceedings of the Royal Society of London,2004,460(2046):1597-1611.

[2]Wu Z,Huang N E.Statistical significance test of intrinsic mode functions[J].Hilbert-Huang transform and its applications,2014(7):107-127.

[3]高鷹,謝勝利.一種變步長LMS自適應(yīng)濾波算法及分析[J].電子學(xué)報(bào),2001,29(8):1094-1097.

殷成龍(1989—)男,河南信陽人,在讀研究生,信號處理;通信作者:張曉紅。

浙江省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(LY14F010021),浙江省公益技術(shù)研究工業(yè)項(xiàng)目(2015C31086)。

TN911.4

A

1009-6434(2016)04-0034-01

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