心电信号的预处理研究

心电信号的预处理研究
心电信号的预处理研究
摘要：人体心电信号微弱，在检测过程中，遇到的噪声与干扰信号一般都比该频率范围高。

心电信号预处理的任务就是消除原始心电信号中的干扰，给波形检测作预处理，使得处理之后的心电信号便于识别。

关键词：心电信号预处理降噪阈值
一、引言
心脏细胞除极和复极的电生理现象，是心脏运行的根底。

心电信号记录了心脏细胞的除极和复极过程，在一定程度上客观反映了心脏各部位的生理状况，因此对心电信号的研究在临床医学中具有重要的意义。

心电信号是人类最早研究并用于临床医学的生物电信号之一，心电信号相比其他生物电信号而言，具有较直观的规律性且更易于检测，随着科学技术的开展，无论是在生物医学方面，还是在工程技术方面，心电信号的记录，处理与诊断技术均得到了飞速开展，一定程度上积累了相当丰富的经验资料，但在心电信号的自动识别与分析方面处理技术还不是很成熟，诊断效果与专家还有一定的差距，心电信号分析与处理仍是当前研究者的热点课题之一。

二、心电信号简介
心电信号处理是国内外近年来迅速开展的一个研究热点，是现代生命科学研究的重要组成局部，其目的是为了从获得的信号中提取有用信息。

通过对心电信号的统计和分析，可以得到心脏状态的详实理论依据，有利于对疾病的客观诊断和生命机能的研究。

获取心电信号在现代医学上已成为临床诊断中必不可少的有效手段。

有效、无创地提取出清晰、完整的心电信号，有重要的意义和临床价值。

心电信号在采集过程中，掺杂各种噪声。

噪声来源主要有：由于电源磁场作用于心电图机与人体之间的环形电路所致的工频干扰；由于病人肌肉紧张产生的肌电干扰；由于病人呼吸运动或者由电极—电极—皮肤之间界面阻抗所致的频响。

噪声干扰与心电信号混杂，引起心电信号畸变，使心电信号波形模糊不清，对信号分析处理，尤其是计算机自动识别诊断造成误判和漏判，因此，心电信号的消噪有重要的意义。

三、小波变换的根本理论
小波是小区域、长度有限、均值为O的波形。

所谓“小〞是指它具有衰减性；而称之为“波〞那么是指它的波动性，其振幅正负相间的震荡形式。

与傅里叶变换相比，小波变换是时间频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号逐步进行多尺度细化，最终到达高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节。

四、小波变换消噪原理
小波阈值消噪主要理论依据：信号在小波域内能量主要集中在有限的几个系数中，而噪声的能量却分布于整个小波域内。

因此经小波分解后，信号的小波变换系数要大于噪声的小波变换系数。

于是可以找到一个适宜的数作为阈值，当小波系数小于该阈值时，认为这时的小波系数主要是由噪声引起的；当小波系数大于该阈值时，那么认为其主要是由信号引起的。

选择一个适宜的阈值，对小波系数进行阈值处理，就可以到达去除噪声而保存有用信号的目的。

小波分解重构降噪的原理就是把带有噪声的信号进行小波分解，由于信号与噪声在小波
变换下的行为各不相同，依此对二者进行别离，把那些属于噪声的小波系数置为零，剩余的局部进行小波重构，得到不含噪声的信号。

实验效果显示，小波变换方法能够很好的滤除干扰，且实时性也比拟好，小波变换既保持傅里叶的优点，又弥补了其缺乏。

它通过平移和伸缩参数对信号不同频率分量采用不同持续时间的窗函数来分析信号，具有优良的时频分析特性，并且还具有处理非平稳随机信号的能力。

五、结语
心电信号是组成人体心脏的肌细胞电活动在体表的综合表现，在一定程度上客观反映了心脏各部位的生理状况。

多年来，人们通过对心电信号研究处理，以此来诊断心脏疾病或者评价心脏疾病的治疗效果，取得了显著的效果。

由于心电信号自身特征的复杂性，在对其研究处理中仍存在一些有待于进一步深入和解答的问题。

同时，小波变换的突破性开展，使其应用涉及所有信息处理领域，包括生物医学信号处理领域。

本文就运用小波分析对心电信号的去噪效果中存在的缺乏，做了较为深入的研究和讨论。

本课题是小波变换和生物医学信号处理相结合的一种交叉边缘性研究。

小波变换是80年代后开展起来的应用数学分析，是一种新兴的应用广泛的数学工具，普遍应用于许多工程领域，诸如信号检测、故障诊断与定位、数据压缩等方面。

本文在通过对心电信号的预处理进行研究的根底上，对现有的算法进行分析改良并进行仿真实验，基于matlab设计基于小波变换的心电信号消噪。

本文的主要工作和研究在于：
简要分析傅里叶变换在信号分析中的奉献与局限的根底上，针对其局限性对小波变换的根本理论给予说明，对小波分析的多分辨率分析的同时，重点总结了小波变换在心电信号预处理上的具体应用的研究现状。

在心电信号预处理方面：阐述了小波阈值消噪法消除心电信号中的毛刺、小波分解重构法去除心电信号中的基线漂移，并将两种方法相结合来消除心电信号中的各种噪声。

基于此选用实际的心电图数据对算法进行仿真实验，采用小波变换的方法对心电信号预处理到达的很好的滤波效果。

在研究过程中，本人也感觉到研究能力和时间的限制，工作中还存在一些问题应该继续讨论，主要表现在以下两个方面：
小波函数的选择，如何通过信号的特性分析和针对性实验找到心电信号最适宜的小波函数. 小波阈值去噪方法中阈值的选取和阈值函数的选取问题，对阈值函数的改良方法很多，对它们的研究有待深入。

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