心電信號的預處理算法分析

王潤

（西華大學計算機與軟件工程學院，成都610039）

0 引言

心電信號是一種最大幅值不超過5mV的低頻信號，其頻率范圍在0.05-100Hz之間。心電信號是通過粘貼在人體表面的電極進行采集和記錄，人體的活動易導致電極接觸不良，加上人體是一個復雜的生命系統，人體的肌肉收縮所產生的生物電通過電極放大，同時在進行心電采集的過程中，心電信號也會受到采集設備所產生的電磁輻射影響。因此，在進行心電信號分析之前，對心電信號進行預處理，抑制噪聲對心電信號的干擾具有重要的意義。

1 心電信號噪聲分析

1.1 工頻干擾

工頻干擾是由城市電力系統所產生的電磁波以輻射的形式對人們的日常生活造成的干擾。當前我國城市電力系統的電壓頻率為50Hz，因此當前最普遍的工頻干擾為50Hz。心電信號中的工頻干擾是由于在心電信號采集過程中，采集設備所產生的電磁干擾，工頻干擾在心電信號上表現“毛刺”，這些“毛刺”可能會將心電信號中的細小轉折淹沒，造成心電信號的特征發生改變影響后期對心電信號的分析。

1.2 肌電干擾

人體表皮層的內部和外部有一個30mV的皮膚電勢，當人體移動時會造成這種皮膚電勢的改變，而這種電勢的改變通過心電圖機的放大和記錄就形成了肌電干擾，肌電干擾的范圍比其他噪聲干擾寬，通常為20-5000Hz，持續時間約為50ms[1]。肌電干擾在心電圖上的表現為快速變化的不規則波形，導致心電信號中的細節信息丟失，從而影響醫生對心臟疾病的診斷。

1.3 基線漂移

基線漂移是由于在心電信號采集過程中人體的微動或呼吸導致電極的接觸不良，引起電極與人體間的電阻變化進而使得心電信號波形發生形變。基線漂移屬于超低頻信號，其頻率一般低于1Hz，在心電信號上表現為一個緩慢的疊加過程[2]。基線漂移的頻率與心電信號的ST段存在重疊，而ST波段是作為診斷心肌缺血、心肌梗塞等疾病的重要依據，因此對基線漂移的濾除具有重要的意義。

2 心電信號的預處理

心電信號的預處理是對心電信號中的噪聲濾除的過程，當前主要有硬件和軟件兩個方向進行分析。通過硬件方式對心電信號濾波具有速度快的優勢，但相較于軟件方式，硬件的實現過程復雜，在面對多種干擾時處理效果不太好。近年來，采用數字濾波對心電信號進行濾波處理的方式越來越流行。本文采用軟件方式對心電信號進行濾波處理，采用MIT-BIH心律失常數據庫。

2.1 濾除工頻干擾

工頻干擾是由50Hz的交流電所產生，常見的工頻干擾濾波方式主要有：自適應濾波和經典濾波器兩種方式。自適應濾波器可以自適應的跟蹤工頻信號偏移，但為了達到濾波器自適應的目的，需要設計工頻干擾的參考信號，實現較為復雜。經典濾波器中的平滑濾波器在數字濾波中廣泛應用，其具有算法簡單、運算速度快、濾波效果較好等特點，但由于其通帶較窄，影響有用信息的分析。FIR濾波器具有嚴格的線性相位，沒有相位失真且濾波效果較好等特點。FIR濾波器的方法有窗函數、頻率才養法和切比雪夫逼近法[3]。窗函數法是利用窗函數對無限長脈沖響應序列進行截取，得到有限長序列來逼近理想低通濾波[4]。凱撒窗是接近最優窗結構的窗函數，本文采用凱撒窗函數設計濾波器。由于工頻干擾為50Hz，因此設置濾波器參數：阻帶截止頻率fs1=49Hz，fs2=51Hz。MIT-BIH數據庫采用頻率fs=360Hz。

通過[n,Wn,beta,ftype]=kaiserord(f,a,dev,fs)得到濾波器階數。調用MATLAB程序，仿真結果如圖1所示。

圖1 工頻干擾濾除前后的心電信號

2.2 濾除肌電干擾

肌電干擾是由于在心電采集過程中，人體移動所產生的生物電對心電信號產生的噪聲干擾。肌電信號的頻率范圍為20-5000Hz，而心電信號的頻率為0.05-100Hz，其中主要為5-20Hz，因此本文采用低通濾波器進行肌電干擾的濾除。

巴特沃斯濾波器通帶內頻率曲線平坦度最大，沒有起伏，而且阻頻帶逐漸減小,其振幅平方對頻率函數如公式（1）所示。

其中n為低通濾波器的階數，Ωc為低通濾波器的截止頻率，有公式（1）可知是隨Ω減小而減小的函數，隨著n的增長越接近于理想低通濾波器，其幅頻值特性與Ω和n的關系如圖2所示。

圖2 巴特沃斯低通濾波器幅值特性與Ω和n的關系

有圖2可知，隨著n的增長，幅值下降越快，通帶越趨于平穩，過渡帶越窄，阻帶的下降速度越快，與理想低通濾波器的誤差也越小。

設s=jΩ ，代入公式（1）。

巴特沃斯低通濾波器技術指標公式（3），（4）。

其中，Ωp為通帶截止頻率，Ωs為阻帶截止頻率，化簡后可得：

滿足公式（5）最小整數n為濾波器的階數，通過階數n求的截止頻率Ωc。

通過MATLAB提供巴特沃斯濾波器函數，[N,Ωc]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs,'s')，得到階數N和截止頻率Ωc，通過[b,a]=butter(N,Wc,'s')構造巴特沃斯低通濾波器，根據濾除120Hz肌電干擾需要，設置參數通帶截止頻率fp=90Hz，阻帶截止頻率fs=100Hz，MIT-BIH采用頻率為360Hz，調用MATLAB程序，仿真結果如圖3所示。

圖3 低通濾波前后的波形

2.3 基線漂移濾除

基線漂移是由于人體移動或呼吸引起電極與人體間的電阻變化所產生的干擾。基線漂移屬于低頻信號，一般在1Hz以下。因此常用高通濾波器對基線漂移進行濾除，但心電信號的ST波段的頻率與基線漂移頻率存在重疊，若單純采用高通濾波器會導致心電信號的ST波段失真。中值濾波是一種非線性濾波方式，基本原理是將一個窗口內的各點的中值代替信號中一點的值[5]。本文采用中值濾波器完成對心電信號中的基線漂移濾除，具體操作步驟如下。

（1）設原始心電信號為ecg，信號的長度為L，窗口寬度W，為了便于處理，一般將W設為奇數；

（2）為了避免邊緣效應，將原始心電信號進行公式（6）擴展，得到擴展后長度為L+W-1的信號ecg1；

（3）對擴展后的ecg1加窗求出中值，并用中值代替窗口中心點的值，移動窗口遍歷ecg1，擬合得到基線漂移曲線Base，Base與ecg1之間關系如公式（7）所示。

（4）將得到了基線漂移曲線與原始心電信號求差，得到濾波后的心電信號。

通過MATLAB仿真，得到仿真結果如圖4所示。

圖4 基線漂移濾波前后的波形

3 結語

本文通過對MIT-BIH心律失常數據庫中的心電信號進行預處理，分別針對工頻干擾、肌電干擾以及基線漂移采用基于凱撒窗函數的FIR濾波器、巴特沃斯濾波器、中值濾波器進行濾波處理，從仿真結果看出經過濾波的心電信號能夠有效消除噪聲干擾，并保持心電信號特征。

參考文獻：

[1]樊承柱.基于深度神經網絡的心電圖自動分類方法研究與實現[D].山東大學,2016.

[2]白雪靜.基于模糊神經網絡心電信號的自動診斷[D].哈爾濱工業大學,2010.

[3]XirosN I.Digital SignalProcessing[M].Springer Handbook ofOcean Engineering.Springer International Publishing,2016.

[4]楊志方，陳玨，胡夢蝶，王磊.心電信號數字濾波器的設計與實現[J].湖北民族學院學報(自然科學版),2017,35(01):71-75.

[5]尹咪咪.心電信號分析處理及心肌梗塞疾病模型的建立[D].鄭州大學,2016.