胎儿心电信号中加性噪声的抑制研究
电子工程中的信号处理与噪声抑制技术研究
电子工程中的信号处理与噪声抑制技术研究摘要：本论文研究了电子工程领域中的信号处理与噪声抑制技术，旨在提高信号质量和抑制噪声干扰，以应对日益复杂的通信和传感应用需求。
首先，我们介绍了信号处理的基本概念和技术，包括滤波、变换和特征提取等方法。
随后，我们探讨了噪声抑制的各种策略，包括滤波、降噪算法和自适应技术。
接着，我们讨论了信号处理与噪声抑制技术在无线通信、医疗影像、声音处理和雷达等领域的应用。
最后，我们总结了当前研究的趋势和未来的发展方向，强调了在智能化、高速通信和大数据时代中，信号处理与噪声抑制技术的重要性。
关键词：信号处理、噪声抑制、滤波、自适应技术、应用领域引言：随着科技的不断进步，电子工程领域中的信号处理与噪声抑制技术变得愈加重要。
在众多应用中，从无线通信到医疗影像再到声音处理，信号处理技术的性能直接关系到信息传输的可靠性和质量。
然而，噪声干扰是信号处理面临的主要挑战之一，因此，研究如何有效抑制噪声以提高信号质量变得至关重要。
本论文将深入探讨信号处理与噪声抑制技术的关键概念和方法，以及它们在不同领域的应用。
我们将介绍各种滤波、降噪算法和自适应技术，并讨论它们如何在实际场景中应用。
最后，我们将探讨当前研究的前沿和未来的发展趋势，以展示这一领域的巨大潜力和重要性。
无论您是一名电子工程师、研究人员还是对信号处理技术感兴趣的人，本论文都将为您提供有价值的见解和信息。
一、信号处理技术及其应用信号处理技术是电子工程领域中的重要组成部分，它涉及处理和改善各种类型的信号，从声音和图像到电子通信中的数据。
这些技术的广泛应用在医疗、通信、音频处理、图像处理和自动化控制等领域，为各种应用提供了关键的解决方案。
信号处理的核心目标之一是增强信号质量。
这包括去除噪声、提高信号的分辨率、减小失真以及改进信号的可感知性。
为了实现这些目标，各种信号处理技术得以发展。
其中之一是滤波技术，它可以通过去除不需要的频率成分来改善信号。
EEMD与改进小波阈值结合应用于心电信号去噪研究
现代电子技术Modern Electronics TechniqueJun.2023Vol.46No.122023年6月15日第46卷第12期0引言心电信号是人体活动的基本表征，是判断心律失常、心肌梗死等的重要临床依据。
而监测得到的信号常常存在各种噪声[1]，从监测信号中提取有用信号是当前科研活动的关键。
目前提取有用信号多采用集合经验模态分解（EEMD ）去噪处理手段，但此方法容易产生模态混叠现象，且对含噪声的固有模态IMF 分量直接剔除[2⁃5]等缺点会影响去噪性能。
对此，本文提出将改进的小波阈值与EEMD 相结合，应用于心电信号去噪。
首先介绍了改进的小波阈值方法和EEMD 算法；再将结合算法应用于模拟信号去噪，达到了良好效果；最后对真实心电信号进行去噪实验，实验证明了改进的算法是有效的，比单一的EEMD 算法应用于心电信号提取处理更有效。
1EEMD 算法介绍为解决经典EMD 方法模态混叠问题，研究者们提出了一种新的噪声辅助数据分析方法，即EEMD 算法。
EEMD 算法的核心思想是利用白噪声具有频率均匀分DOI ：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2023.12.023引用格式：蔡帮贵，朱雨男，王彪.EEMD 与改进小波阈值结合应用于心电信号去噪研究[J].现代电子技术，2023，46（12）：137⁃140.EEMD 与改进小波阈值结合应用于心电信号去噪研究蔡帮贵1，2，朱雨男2，王彪2（1.四川卫生康复职业学院，四川自贡643000；2.江苏科技大学海洋学院，江苏镇江212000）摘要：心电信号监测过程中噪声是不可避免的，目前主要采用EEMD 算法对观测信号所带有的噪声进行滤除，但该方法会直接丢弃高频噪声主导的低阶IMF 分量或低频噪声主导的余项，导致部分有用信息丢失。
为此，文中提出将改进的小波阈值与EEMD 相结合，应用于心电信号去噪。
改进的阈值方法能有效地去除各IMF 分量噪声，再将处理后的各分量叠加，得到去噪的心电信号。
基于DSP的心电信号除噪声方法研究
第２ ７卷 第 ３ 期 ２０ 年 Ｏ 月 ０７ ６
பைடு நூலகம்
西 安 工 业 大 学 学 报
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＸＩ ＡＮ ＣＨＮＯＩ ＧＩ ’ ＴＥ Ｄ ＣＡＬ ＵＮＩ ＶＥＲＳ Ｙ ｎ、
Ｖｏ． ７ ＮＤ ３ １２ ．
Ｊ ｒ ２ ０ ｕＬ ０ ７
文章编号 ： １ ７ —９ ５ ２ ０ ）３２ ８０ ６ ３９ ６ （ ０ ７ ０ —３ —４
基 于 ＤＳ 的 心 电 信 号 除 噪 声 方 法 研 究 Ｐ
王登科 ，张海 南，史仪 凯，陈 鎏
（ 西北 工 业 大 学 机 电 学 院 ， 安 ７０ ７ ） 西 １ ０ ２
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由于心 电信 号 频率 低 、 幅度 小 ， 容易 受 到 外 很 来 的干扰 和噪 声． 心 电信 号 进 行 除 噪 的方 法 很 对
多． 中基于小波 变换法 最为 常用 ， 其 但是 ， 小波 变换 的精度 和算法复 杂 度成 正 比， 如果 提 高精 度 ， 会有 很大 的计 算量 ， 时性也 不好［ ］ 实 ３． 为 了解 决 实际 中遇 到 的心 电信 号 白噪 声广 泛 和 ５ 干扰大 的问题 ， ０Ｈｚ 在实验 的基础上 做 了大量
的研究． 到 了有 实际临 床意义 的心 电信 号波形 ． 得
１ 系统的噪声和干扰分析
１ １ 系统 整体设 计 ．
进行 Ａ Ｄ转换前都要进行模拟信号预处理和信号 ／
的放大 ． 放大器 和其 他 电子元 件 的 使用 ， 必会 引 势
如图 １ 示 ， 所 本系统采用 Ｔ 公 司的 Ｄ Ｐ Ｔ Ｉ Ｓ （＾
基于ZigBee技术的胎儿心电监护系统的设计
数 字式 交流调压器控 制算法 的研 究与设计
吕伟 鹏
（ 盐城 师范 学院 ， 苏 盐城 ２ ４０ ） 江 ２ ０２
摘 要 ：本文针对应用常规 ＰＤ控制算法 的交流调压器在 实际工业生产过程 中不能达到理 想控制效果的 问题 ，提 出了以 Ｉ ＰＣ系列单 片机 Ｄｐｃ Ｏ６ １ ａ作为核心控制芯片 ， Ｉ ｓ ｉ３ ｆ０ ４ 使用 一种 改进型 ＰＤ控制算 法， Ｉ 利用 电压 、 电流双 闭环的控制方 式， 实 现 了系统 的平稳软启动 以及调压 、 调功。 同时采用滑动平均值滤波的方 法， 有效地 消除 了控制 系统 的噪声。 实验结果表 明该 控制算法不但实现 了电压的平稳输出， 且系统性能也得到 了改善。 关键词 ： 交流调压 ； 闭环； 双 改进型 ＰＤ Ｉ；
｛■］ １
ｉ
（ 二 “ 电踺 ｉ ｍｊ 伦 波 彤 ｒ
响应 时间可 以小于一个 电网电压周期 。但其输 出电压 和电流 的
谐波 含量较高 ， 需要较大容量 的滤波环节 ， 并且输入 功率 因数较
图 １ 交 流斩 波控 制 原 理
电力 电子类交流调压器常见 的控制方式分为相位控制和斩
２０ ． ０１
『１ Ｋａｖ ｕ ｉ ５ ｒ ｏ ｎｓ Ｅ． Ｃ． ｉｏ ｒｓ ． Ｇ． Ｆ ｔ ｄｓ ， ｐ ｕａ Ｍ Ｔｓ ， ｏｉ ｉ ａ Ｄ ｅ ａ． ｔ １Ａ“ ＿
ａ ｔ ｍ ａｅ ｅ ｈ ｄ ｌｇ ｆ ｒ ｆｔｌ ｈ ａ ｔ ｒ ｔ ｅ ｔａ ｔ ｎ ｆｏ ｈ ｕ ｏ ｔ ｄ ｍ ｔ ｏ ｏ ｏ ｙ ｏ ｅ ａ ｅ ｒ ａｅ ｘ ｒ ｃｉ ｒ ｍ ｔ ｅ ｏ
Ｓ Ｗ２为续流开关。它是 以比输入 电源高得多的频率周期性使 电 路 中的功率器件导通和关 断 ，通过改变开关周期 中功率器件导
心电去噪方法研究
仿真结果
图（2） 波形对比
图（1） 滤波器特性
小波分析去噪
设计方案：
选择‘db5’小波，对心电信号S进 行3层分解(小波分解各层小波系数 如图（3）所示)。
利用MATLAB提供的默认阈值命令对 各层的高频系数CD1、CD2、CD3进行 阈值处理后。
IMF有2个特点：一是在整个信号长度上 极大值点数与极小值点数和过零点数相等 或相差为1；二是在任意一点，由包络线 定义的极大值与极小值的均值为零。
EMD的实质是对一个时间序列信号进行平 稳化处理，其结果是将信号中不同尺度的 波动或趋势逐级分解开来，产生一系列具 有不同特征尺度的数据序列，每一个序列 称为IMF分量 。
项c 1 h 变1 k,成r 1 单 调X ( 函t)数 c 时1 ,，X 原(t) 始 信r 1 号的EMD分解结束。最后得到
rn c n
rn
n
X(t) ci rn i1
经验模态分析去噪
经验模态去噪步骤：
首先，利用EMD对原始信号进行分解，得到不同尺度的IMF分量
和剩余信号。
然后，对各尺度上的IMF分量进行类似于小波去噪的阈值处理 。 最后，信号重构 。即：阈值处理后的各尺度上的IMF分量以及
经验模态分析去噪
（结4果）的以标准h1差1 代：替 X (t) ，重复以上三步，直到连续两次筛选
2
T
SD
h k1
(t)hk
(t)
t0
hk21(t)
小于指定的标准（一般为0.2至0.3之间）时，即可认为
符合IFM分量的要求，为一IFM分量，则记作：
h1k
（5）重复以上四步，直到 或 比预定值小；或剩余
无创胎儿心电信号提取算法研究
无创胎儿心电信号提取算法研究杨雨丹;黄艺格;贺知明【摘要】介绍了无创采集的胎儿心电信号的主要特点,总结归纳了自适应滤波法、独立成分分析、人工神经网络、小波变换法、贝叶斯滤波法等5种无创胎儿心电信号提取算法及其相关改进算法的基本原理及研究现状,分析了5种算法各自的导联方式及其优缺点.指出了未来胎儿心电信号提取应考虑到多胞胎的问题,在提高算法实时性和精确性的前提下,研究便携式胎心监护设备,从而使胎儿心电监护走向个人化和家庭化.%The main characteristics were introduced for the fetal electrocardiogram by noninvasive collection. The basic principles and the research status were summarized of five algorithms and their related improvement algorithms for noninvasive fetal ECG signal extraction.The mode of electrodes,advantages and disadvantages were analyzed for kinds of algorithms.It's pointed out that multiple births should be taken into account for fetal ECG signals extraction in the future.The portable fetal cardiac monitoring device should be studied in case the real-time and accuracy of algorithms can be improved, making the baby's electrical monitoring to be personalized and family-friendly. [Chinese Medical Equipment Journal, 2018,39(5):97-102]【期刊名称】《医疗卫生装备》【年(卷),期】2018(039)005【总页数】6页(P97-102)【关键词】胎儿心电信号;无创采集;提取算法;胎心监护;心脏疾病【作者】杨雨丹;黄艺格;贺知明【作者单位】电子科技大学广东电子信息工程研究院,广东东莞523808;电子科技大学广东电子信息工程研究院,广东东莞523808;电子科技大学广东电子信息工程研究院,广东东莞523808【正文语种】中文【中图分类】R318;R540.4+10 引言心脏缺陷是最常见的胎儿先天病之一，也是导致胎儿死亡的主要原因之一。
噪声背景下的胎儿心电提取
法 。对于胎 儿心 电信 号 的提取 ， 往往 会知道 信号 的
一
取在 生 物 医学 信 号处 理 和分 析 领域 是 一个 十 分具
有挑 战性 的 问题 ， 儿心 电信号 里面包 含 了胎儿健 胎
些 先验知 识 ， 例如 ： 信号 的峭 度范 围 、 号的周期 信
特性 等等 。如何 充分 地利 用这 些先 验知识 ， 对于 更
康状 况 的许 多重 要信 息 。但是 ， 获取准确 和 可信 的 胎儿 心 电信 号 十分 困难 ， 因为胎 儿心 电经常 被大量 的信 号 干 扰 ， 如 ： 到母 亲 心 电信号 、 频 、 吸 例 受 工 呼 和肌 电等信 号 的干扰 。
对 于 胎Ｊ ， Ｌｂ电 的获取 ， 已经有 两 种技 术 ： 种 一
ｔ ｅ ｎ ｉ ｅ ｅ ｆ ｃ ｓ ｒ ｍ ｏ ｅ ｒ ｍ ｈ ｏ ｔ ｆ ｎ ｔ ｎ Ｃ ｍｐ ｒ ｄ ｗｉｈ ｔ ｅ ＦＥＣＧ ｘ ｒ ｃ ｉ ｎ ｆｏ ｈ ｏ ｓ ｆｅ ｔｉ ｅ ｖ ｄ ｆｏ ｔ ｅ ｃ ｓ ｕ ｃ ｉ ． ｏ ｏ ａｅ ｔ ｈ ｅ ｔ ａ ｔ ｒ ｍ ｏ
ｔ ｎ ｅｒ ｒ ｉ ｒ ｏ ．Ｔｈ ｌ ｏ ｉｈ ｉ ｕ ｔｆ ｄ ｂ ｏ ｈ ｔ ｅ ａ ａｙ ｉ ｎ ｘ ｅ ｉ ｎ ｅ ｕ ｔ ．Ｍ ｏ ｅ ｖ ｒ ｏ ｅ ａｇ ｒｔ ｍ ｓｊ ｓｉ ｅ ｙ ｂ ｔ ｈ ｎ ｌｓｓａ ｄ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔｒ ｓ ｌｓ ｉ ｒｏ ｅ ，
好地 获取胎 儿心 电信 号就 显得 很有 意义 。文献 ［］ ２
利用 了信号 的 时序 特 性 提 出 了无 噪条 件 下 的胎儿
心 电提取算 法 ， 但在 实际应 用 中考 虑有噪 情况下 的
胎 儿 心电提 取才更 有 实际意 义 。文献 ［ － 出 了对 ７１ 提 于具 有线 性 预测 特 性 的信 号 可 以采 用 归一 化 均方
心电信号预处理
《生物医学信号处理》实习报告次!其特征值包括初始瞬态的幅值和工频成分的幅值!衰减的时间常数;其持续时间一般为15左右,幅值可达记录仪的最大值"。
(3)人为运动人为运动是瞬时的(但非阶跃)基线改变,由电极移动中电极与皮肤阻抗改变所引起"人为运动由病人的运动和振动所引起,造成的基线干扰形状可认为类似周期正弦信号,其峰值幅度和持续时间是变化的,幅值通常为几十毫伏"。
(4)肌电干扰(EMG)肌电干扰来自于人体的肌肉颤动,肌肉运动产生毫伏级电势"EMG基线通常在很小电压范围内"所以一般不明显"肌电干扰可视为瞬时发生的零均值带限噪声,主要能量集中在30一300Hz范围内"。
(5)基线漂移和呼吸时ECG幅值的变化基线漂移和呼吸时ECG幅值的变化一般由人体呼吸!电极移动等低频干扰所引起,频率小于5Hz;其变化可视为一个加在心电信号上的与呼吸频率同频率的正弦分量,在0.015一0.3Hz处基线变化变化幅度的为ECG峰峰值的15%"。
上面的电极接触噪声与人为运动所产生的噪声是人为因素造成的，当然也可以通过人为因素来避免。
然而工频干扰、肌电干扰(EMG)与基线漂移和呼吸时ECG幅值的变化就不是人为因素所能消除的了。
为了滤除掉上述三种噪声，我按照实验要求设计了三种不同的滤波器。
分别是巴特沃斯滤波器与切比雪夫滤波器。
为了对比他们的滤波效果，又设计了一个维纳滤波器。
最后运用SNR指标定量分析了不同滤波器的去噪能力。
以下是3种滤波器的原理：1.巴特沃斯滤波器的设计原理其特点是通频带内的频率响应曲线最大限度平坦，没有起伏，而在阻频带则逐渐下降为零（对理想低通滤波的逼近：巴特沃思滤波器是以原点附近的最大平坦响应来逼近理想低通滤波器）。
而滤波器的幅频特性是随着滤波器的阶次N的增加而变得越来越好，在截止频率有：（1）衰减具有不变性。
通带、阻带均具有单调下降的特性。
心电信号处理中的噪声滤除与特征提取方法
心电信号处理中的噪声滤除与特征提取方法心电信号是一种重要的生物电信号，能够提供有关心脏功能和疾病状态的有用信息。
然而，在实际应用中，心电信号常常受到各种来源的噪声的干扰，如肌电干扰、基线漂移、电源干扰等。
这些噪声会影响心电信号的质量和可靠性，对于心脏疾病的诊断和监测造成不利影响。
因此，在心电信号处理中，噪声滤除和特征提取是非常重要的环节，本文将介绍心电信号处理中常用的噪声滤除与特征提取方法。
一、噪声滤除方法1. 经验模态分解（EMD）经验模态分解是一种基于数据的自适应信号分解方法，能够将非线性和非平稳信号分解为一组称为本征模态函数（IMF）的子信号。
通过对IMF进行滤波处理，可以去除心电信号中的噪声。
EMD方法的优点在于它能够根据数据的特点自适应地分解信号，无需对信号进行任何假设。
2.小波去噪小波去噪是一种基于小波变换和阈值处理的滤波方法。
它将信号分解为各个尺度的小波系数，并对小波系数进行阈值处理来去除噪声成分。
小波去噪方法在滤除噪声的同时，保留了心电信号中的重要特征。
3.自适应滤波自适应滤波是一种根据信号的统计特性进行滤波的方法。
它根据信号的局部统计特性估计噪声方差，并通过滤波器的自适应参数来调整滤波器的增益。
自适应滤波方法能够根据信号的变化自适应地调整滤波参数，因此对于不同类型的心电信号都具有较好的滤波效果。
二、特征提取方法1.时域特征时域特征是在时间轴上对心电信号进行分析的一种方法。
常见的时域特征包括平均心率（HR）、标准差（SDNN）、方差（VAR）、均方根（RMSSD）等。
这些特征能够反映心电信号的整体变化程度和稳定性，对于心脏疾病的诊断和监测非常有价值。
2.频域特征频域特征是将心电信号从时域转换到频域进行分析的一种方法。
通过应用傅里叶变换或小波变换，可以将心电信号分解为频率分量，并计算各个频率分量的能量或功率谱密度。
常用的频域特征包括低频功率（LF）、高频功率（HF），以及它们的比值LF/HF等。
心电信号的自适应滤波方法研究
心电信号的自适应滤波方法研究随着人们健康意识的提高，对于心电信号的监测日益关注，许多医疗机构都使用心电图仪器来对患者的心电信号进行监测和分析，以便了解患者的心跳情况以及发现心脏疾病等问题。
但是，心电信号存在着许多的干扰和噪声，这些噪声不仅会影响心电信号的分析，也会对医生的诊断带来一定的误差，因此如何去除这些噪声是一个很重要的问题。
目前，心电信号去除噪声的方法有许多种，其中最为常用的方法是数字滤波。
数字滤波的主要思想是将信号通过特定的滤波器进行处理，去除噪声成分，使得信号变得更加清晰可读。
然而，由于每个人心电信号的特性并不相同，故普通的数字滤波方法可能并不能对每个人的信号产生良好的滤波效果。
为了解决这个问题，自适应滤波方法被提出。
自适应滤波方法是指通过对信号进行分析，根据其特征动态调整滤波器的参数，实现滤波效果的优化。
在自适应滤波方法中，最常用的就是基于小波变换的自适应滤波方法。
小波变换是一种广泛应用于多媒体信号处理的技术，它可以将信号分解成一系列的小波包，每个小波包含不同频率的信号分量。
基于小波变换的自适应滤波方法主要分为两种：基于小波分解的自适应滤波和基于小波重构的自适应滤波。
基于小波分解的自适应滤波方法将信号进行小波分解，然后通过分析各个小波分量的特征来动态调整滤波器的参数，达到滤波效果的优化。
这种方法既可以用于去除高频噪声，也可以用于去除低频噪声。
在实际应用中，该方法可以对信号进行分解多次，然后分析最优的小波系数来确定滤波器的参数，以提高滤波效果。
而基于小波重构的自适应滤波方法则是将信号分解成小波包后，对其滤波后再进行小波重构，以达到滤波效果优化的目的。
在该方法中，滤波器的参数被认为是需要自适应调整的，然后依据滤波效果调整小波重构的系数，进一步提高滤波的效果。
另外，基于小波变换的自适应滤波方法还可以进行组合，如小波包加权组合滤波、小波域伪逆滤波、小波域KIKI滤波等，以实现更好的去噪效果。
胎儿心电的提取方法分析
ｃ ）由于以上采用的是时间叠加平均 ， 出的信号 输 实际上是 Ｊ拍平均后的波形 ， ７ ｖ 而非每拍 的真实波形。
对于后两个缺点 的改进 ， 以引入 另一种相干平 可
部信号） 进行相干平均， 就可以提取胎儿心电了。
蓝辞 雠 Ｉ 雌
图 １ 用相干平均法从母体腹部信 号中 提取胎儿心 电信号原理
这种方法的缺点是 ：
ａ ）由于 Ｍ Ｃ Ｅ Ｇ较大 ， 进行平 均时 ， 若叠加次数 ｜ ７ ｖ 不够 ， Ｅ Ｇ的波形不 可能完全 抑制 ， ＭＣ 造成 Ｆ Ｃ Ｅ Ｇ失
真。
ｂ 各段触发信号的准确性并不能保证 ， ） 实际上触 发信号（ 例如 Ｊ波） Ｒ 在时间上有晃动， 导致叠加时有用 信号不能充分对齐 ， 叠加 平均后 的输 出与原信号 的波
形及幅度均有误差。
以上介绍的两种处理方法都是在假定信号是平稳 随机过程且信号的统计特性已知的条件下进行的。而 实际上 ， 并不能保证信号是绝对平稳 、 统计特性 固定不
１ 相干平均
相干平均的基本原理如下。
Ｅ 善ｉ】一 峙 Ｎ（ ｆ） ｎ）
设采集 Ⅳ段信号， 每段信号的持续 时间为 ， ｉ 第
段记录信号为：
（ ）＝Ｓ （）＋ｎ （） ｔ ｉｔ ｔ
式中 ： （） ． ｔ为该段内的原信号 ； （） ｓ ｎ ｔ为噪声 ；＝１２ ｉ ，，
・
７ ・ ７
维普资讯
・
电子技术应用 ・
电 字 工 蠢 葡
２０ ０６年 ６月
用相干平均进行胎儿心 电提取时 ， 将胎儿心电看
成原信号是 Ｓ ｔ ， （） 母体心电看成是噪声 ｎ ｔ 。其原理 （）
一种抑制心电信号50Hz工频干扰的改进Levkov方法
一种抑制心电信号50Hz工频干扰的改进Levkov方法孙京霞;白延强;杨玉星
【期刊名称】《航天医学与医学工程》
【年(卷),期】2000(13)3
【摘要】目的探讨一种用于抑制心电信号中 50Hz工频干扰的新方法。
方法在Levkov滤波法的基础上加入QRS开关函数 ,并用此法与几种常用的滤波方法进行比较。
结果该方法算法简单 ,处理速度快 ,对强、弱噪声滤波效果都较好。
结论该方法对于抑制心电信号中 50Hz工频干扰有很好的应用前景。
【总页数】4页(P196-199)
【关键词】心电信号;模板;工频干扰;Levkov方法
【作者】孙京霞;白延强;杨玉星
【作者单位】航天医学工程研究所;华中理工大学
【正文语种】中文
【中图分类】R540.41
【相关文献】
1.一种抑制心电信号50Hz工频干扰的新方法 [J], 江峰;管庶安;孙莉红
2.一种滤除心电信号50Hz工频干扰的算法 [J], 孙九菊;郭峰林;杨茜
3.一种消除ECG信号中50Hz工频干扰的数字滤波方法 [J], 王海滨;董秀珍
4.一种抑制心电信号中工频干扰的快速算法 [J], 李玲华;杨振野;彭良瑞;林家瑞
5.一种抑制50Hz工频干扰的方法——基于FTF算法的自适应滤波 [J], 胡振山;曾海坚;王华卿;曾祥森;林家瑞
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心电图信号处理中的噪声抑制方法比较
心电图信号处理中的噪声抑制方法比较心电图（Electrocardiogram, ECG）是一种测量心脏电活动的无创方法，广泛应用在临床诊断和疾病监测中。
然而，心电图信号常常受到噪声的干扰，导致信号质量下降，从而影响心电图的分析和诊断结果。
为了准确提取心电图信号中的有用信息，需要采用噪声抑制方法来滤除噪声。
本文将介绍几种常用的心电图信号处理中的噪声抑制方法，并对它们进行比较。
一、滤波方法滤波是一种常见的噪声抑制方法，通过去除频谱中的干扰成分来提高信号质量。
常用的滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波和陷波滤波。
1. 低通滤波低通滤波器可以通过去除高频部分的信号来抑制高频噪声。
在心电图信号处理中，低通滤波器常用于滤除肌电干扰和高频噪声。
常见的低通滤波器包括巴特沃斯滤波器、Butterworth滤波器和倒数阶巴特沃斯滤波器。
2. 高通滤波高通滤波器可以去除低频部分的信号，用于去除基线漂移等低频噪声。
常用的高通滤波器包括巴特沃斯高通滤波器和导联式高通滤波器。
3. 带通滤波带通滤波器可以选择一个带宽范围内的频谱成分，将其保留下来，去除其他频谱成分。
带通滤波器在心电图信号处理中常用于去除噪声和滤波得到目标频段的信号。
4. 陷波滤波陷波滤波器可以消除特定频率的干扰，如电源60Hz噪声。
陷波滤波器可以通过选择性地抑制某些频率信号的方式，使这些干扰频率不会对心电图信号造成干扰。
以上几种滤波方法各有优劣，具体选择哪种方法要根据实际应用需求和信号特点进行判断。
二、小波变换方法小波变换是一种时频分析方法，具有多尺度分析的特点。
它可以通过将信号分解成不同频率的子频带来抑制噪声。
常用的小波变换方法有离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）和连续小波变换（Continuous Wavelet Transform, CWT）。
1. 离散小波变换离散小波变换将信号分解成不同尺度的低频和高频子带，其中低频子带包含信号的大致趋势，高频子带包含信号的细节信息。
生物医学信号处理技术的使用教程与噪声去除方法
生物医学信号处理技术的使用教程与噪声去除方法生物医学信号处理技术是一项关键的技术，用于从生物体内获得的信号中提取有用的信息。
这些信号可以来自于心电图（ECG）、脑电图（EEG）、血压、呼吸等。
然而，这些信号往往受到噪声的干扰，导致信号的质量下降，进而影响到对信号的准确分析和诊断。
因此，噪声去除是生物医学信号处理中的一个重要问题。
首先，让我们来了解一些常见的生物医学信号处理技术。
常用的信号处理方法包括滤波、降噪和特征提取等。
滤波是最常用的预处理技术，它可以通过去除信号中的高频噪声、低频噪声或其他特定频率范围的噪声来提高信号质量。
常用的滤波方法有低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。
其中，低通滤波器可用于去除高频噪声，如工频干扰和肌电噪声。
高通滤波器则可以去除低频噪声，如基线漂移。
带通滤波器则可以选择特定频段的信号进行滤波，例如去除呼吸干扰。
滤波器的设计和参数选择应根据具体信号的特点进行，以达到最佳效果。
除了滤波外，降噪方法也是一种重要的技术。
常见的降噪方法包括小波变换、频率域滤波和自适应滤波等。
小波变换是一种有效的信号降噪方法，它可以通过将信号分解为高频和低频分量来去除噪声。
频率域滤波则通过对信号进行傅里叶变换，并根据噪声频谱的特点进行滤波。
自适应滤波方法则根据信号和噪声的统计特性来估计和减少噪声。
特征提取是生物医学信号处理中的一个重要步骤，它可以通过提取信号的关键特征，如脉冲频率、心率变异性和时域参数等，来进行疾病诊断和监测。
常见的特征提取方法包括傅里叶变换、小波变换和时频分析等。
傅里叶变换可以将信号从时域转换到频域，并提取出信号的频率特征。
小波变换则可以提取信号的时频特征，对不同频率和时间尺度上的信号进行分析。
在进行生物医学信号处理时，噪声去除是一项关键的任务。
噪声可以分为两种类型，即加性噪声和乘性噪声。
加性噪声是以恒定的幅度添加到信号上的噪声，例如高斯噪声和椒盐噪声。
乘性噪声是以信号的幅度为基础添加的噪声，例如背景噪声和运动噪声。
胎儿心电信号处理方法及胎儿心电信号处理装置[发明专利]
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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201980025110.4(22)申请日 2019.04.25(30)优先权数据2018-091128 2018.05.10 JP(85)PCT国际申请进入国家阶段日2020.10.10(86)PCT国际申请的申请数据PCT/JP2019/017759 2019.04.25(87)PCT国际申请的公布数据WO2019/216251 JA 2019.11.14(71)申请人 阿童木医疗有限公司地址 日本东京都(72)发明人 须藤一彦 小田桐直子 大和田一成 曾根良和 洼昌之 松原一郎 (74)专利代理机构 北京德琦知识产权代理有限公司 11018代理人 杨晶 王琦(51)Int.Cl.A61B 5/0444(2006.01)A61B 5/0452(2006.01) (54)发明名称胎儿心电信号处理方法及胎儿心电信号处理装置(57)摘要提供一种能够从通过参考系统独立成分分析法分离出的多个信号中适当地选择出确实包含胎儿心电成分的信号的胎儿心电信号处理方法及胎儿心电信号处理装置。
本发明的胎儿心电信号处理方法包括：胎儿特征显示信号提取步骤，从自妊娠中的母体获取的多个通道的生物信号中，通过参考系统独立成分分析法，针对多个通道中的每个通道分离出分离信号，并去除每个通道的分离信号的噪声，由此提取出胎儿特征显示信号；以及母体心电信号去除步骤，通过从胎儿特征显示信号中去除有可能出现母体心电信号的时段的胎儿特征显示信号，从而得到包含大量胎儿心电信号的胎儿特征信号。
权利要求书2页 说明书10页 附图5页CN 112040862 A 2020.12.04C N 112040862A1.一种胎儿心电信号处理方法，其特征在于，包括：胎儿特征显示信号提取步骤，从自妊娠中的母体获取的多个通道的生物信号中，通过参考系统独立成分分析法，针对每个所述通道分离出分离信号，并去除各所述分离信号的噪声，由此提取出每个所述通道的胎儿特征显示信号；以及母体心电信号去除步骤，通过从所述胎儿特征显示信号中去除有可能出现所述母体的心电信号的时段的所述胎儿特征显示信号，从而得到包含大量胎儿心电信号的胎儿特征信号。
心电信号中去除肌电干扰信号的研究
心电信号中去除肌电干扰信号的研究江伟;袁芳;杨柳青【摘要】心电信号是一种极易受环境影响的微弱信号,其中夹杂的各种干扰噪声增加了心电信号的分析和诊断难度.针对心电信号中的肌电干扰信号,设计改进型分布式FIR低通滤波器.以MIT-BIH心电信号数据库为样本信号,对该滤波器进行数值仿真和电路测试,研究表明该滤波器能有效滤除肌电干扰信号,能提升信噪比、降低均方差,提高心电信号检测的准确率.因此,该设计对去除肌电干扰信号是有效和可靠的.%ECG signal is an extremely weak signal.It often mixes with all kinds of noise and is easily influenced by the environment, which increases the difficulty of analysis and diagnostic ECG signal.The FIR filter of improving distribution was designed, which regarded the sample of MIT-BIH ECG database as the original signal.After testing and numerical simulation to the filter,the result showed that the filter could successfully filter out EMG interference signal, improve the SNR, reduce the MSE and improve the accuracy of ECG signal detection.Therefore, the design of removing EMG interference signal was effective and reliable.【期刊名称】《安徽大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(041)003【总页数】5页(P85-89)【关键词】测试;心电信号;肌电信号【作者】江伟;袁芳;杨柳青【作者单位】东华理工大学江西省数字国土重点实验室,江西南昌 330013;东华理工大学江西省数字国土重点实验室,江西南昌 330013;东华理工大学江西省数字国土重点实验室,江西南昌 330013【正文语种】中文【中图分类】TN911.7心电信号是一种微弱的信号，其强度一般在 0.05～5 mV 之间，信号采集一般容易受到外界噪声的干扰[1-6].肌电干扰是心电采集过程中出现的随机高斯白噪声，通常采用硬件滤波和软件滤波抑制该噪声.硬件滤波在一定程度上能抑制肌电干扰，若想更好地抑制噪声，只能增加滤波器的阶数，但阶数的增加会增加系统的复杂程度、功耗、成本.软件滤波通过调节参数可实现灵活的滤波.因此，笔者拟设计一种改进型分布式FIR滤波器，用软件滤波的方法去除肌电干扰噪声，此滤波器稳定性强、线性相位严格，能极大提升信噪比、降低均方差，提高心电信号检测的准确率. 分布式算法的本质就是将FIR滤波器固定系数乘累加结构运算的结果存放在一个存储器中，在计算时采用查表的方法来实现整个运算[7-9].FPGA内部的数学运算可以调用DSP运算模块来实现FIR滤波器的乘和加运算，这种方法简单、易实现，但在一些频谱分布识别要求高的滤波器中往往需要高的阶数，这样势必会增加DSP模块的消耗，DSP模块资源的紧缺会使FPGA消耗更多的逻辑资源来弥补DSP模块的不足.随着阶数的增加，FPGA内部存储模块资源的消耗将呈指数增加，逻辑资源的大量占用不仅会影响整个系统的工作频率而且严重影响系统的稳定性及芯片功耗[10-11].改进型分布式算法能将一个表格分割成多个小的表格，可以提高数据吞吐量，因此改进型分布式FIR低通滤波器能有效去除肌电干扰噪声，提高心电信号检测的准确率.FIR滤波器的传输形式为其中：h(n)为FIR滤波器的固定常数；x(n)为输入的具有固定宽度的数据[12-13].无符号数据的表达式为其中：x(n)为x的第n个采样值；xb(n)为x(n)的第b位.由式(1)，(2)可得其中：f(h(n),x(n))h(n)·xb(n).由于实际信号都是有符号数据， DA系统采用补码的形式表示二进制数据.用二进制数可将x(n)表示为由式(3)，(4)可得3.1 基于数值仿真的测试测试时设置参数如下：采样频率为60 Hz，通带频率为0～100 Hz，过渡带为100～110 Hz，通带波动为1 dB，阻带衰减为80 dB，FIR阶数为181，阻带大于110 Hz.从MIT-BIH心电信号数据库中选取肌电干扰较明显的103号样本作为测试样本，经过低通滤波后可分离出噪声信号和输出信号，滤波的效果如图1所示.图1a显示的是MIT-BIH心电信号数据库提供的103号样本原始信号，包含了大量的肌电干扰信号，经过低通滤波处理后，噪声得到去除，如图1 c所示.图1 a 的原始信号减去图1 c滤波后的信号可得到肌电干扰噪声信号，如图1 b所示. 3.2 基于实际电路的测试通过数值仿真可知，设计的FIR系数为182阶，因此最少需要91个乘法器才能满足要求.系统选用的FPGA芯片是ALTERA公司的5CEFA2F23I7N高性能低功耗芯片，该芯片内部只有少量的DSP乘法模块，却拥有175 k的RAM存储资源.因此，可以利用FPGA内部丰富的存储模块来实现改进型的分布式FIR滤波器.通过调用FIR的IP来设计分布式低通滤波器，通过启用FIR IP Core设置A/D转换输出宽度、滤波器的类型、采样率，生成仿真模板，完成FIR IP Core的定制.该模块的本地数据接口采用基于AVALONE的总线形式，该总线接口有利于系统模块的集成开发.输入的数据为16 bit有符号数据，输出数据为34 bit有符号数据.基于电路测试的肌电信号滤波频谱如图2所示.图2a为103号样本心电信号的频谱，图2b为滤波后的心电信号频谱.由图2可知，经过低通滤波处理以后，频谱大于100 Hz的肌电干扰信号快速衰减.伴有肌电信号的输入信号经过FIR低通滤波器滤波后，输出信号与输入信号相比毛刺减少，心电信号的各个波段更加清晰.时域波形的处理结果表明，输入信号经基于FPGA芯片的低通滤波处理后，肌电干扰噪声得到了有效的抑制(见图3).为了进一步检测实际的心电滤波效果，使用FPGA内部的逻辑分析仪得到的滤波效果如图4所示，该图上部分是滤波前的波形图，下部分是滤波后的波形图.由图4可知，肌电干扰信号在滤波后得到了抑制，设计的模块完全能够抑制肌电干扰信号.为进一步分析经过FPGA处理后输出信号的频谱分布，采用联合测试的方法，把经过FPGA处理以后的数据以.dat文件的形式保存，并利用MATLAB对输出数据做频谱分析.图5为数值仿真滤波和实际电路滤波后的心电信号频谱.由图5可知，经过FPGA处理后的心电信号中的肌电干扰基本得到滤除，数值仿真的测试结果与实际电路的完全一致.信噪比( SNR )和均方误差( MSE )定义如下其中：P1为信号功率,P2为噪声功率.以信噪比( SNR )和均方误差( MSE )为衡量参数，将FPGA处理后的心电信号滤波性能与MATLAB数值仿真处理后的进行比较，比较结果如表1所示.由表1可以看出，心电信号经过FPGA内部的分布式FIR滤波器处理后的性能指标和MATLAB仿真分析的指标相近，进一步证明设计的电路能有效去除肌电干扰信号. 肌电干扰信号产生的噪声严重影响了心电信号的波形，因此有效去除肌电干扰信号十分重要.根据心电信号特点，设计了改进型分布式FIR低通滤波器.以MIT-BIH心电信号数据库中103号样本为原始信号，对该滤波器进行数值仿真测试和实际电路测试，测试结果表明,该滤波器能得到高信噪比和小均方差的信号，能提高心电信号检测的准确率.因此，该改进型分布式FIR低通滤波器能有效滤除肌电信号.【相关文献】[1] 庞宇，邓璐，林金朝，等. 基于形态滤波的心电信号去除基线漂移方法[J]. 物理学报，2014，63 (9)： 098701.[2] 杨向林，严洪，许志，等. 基于Hilbert-Huang变换的ECG消噪[J]. 电子学报， 2011， 39 (4)： 819-824.[3] 丁锐，李国军，王青. 心电信号基线漂移去除方法研究[J]. 云南大学学报 (自然科学版)， 2014，36 (5)： 655-660.[4] ABDI H， WILLIAMS L J. Principal component analysis[J]. Wiley Interdisciplinary Reviews： Computational Statistics， 2010， 2 (4)： 433-459.[5] CHI Y M， CAUWENBE R， GHS G. Wireless non-contact EEG/ECG electrodes for body sensor networks[C]//Body Sensor Networks (BSN)， 2010 International Conference on IEEE， 2010： 297-301.[6] FAGGION L， MAHDI A E. Noncontact human electrophysiological measurements using a new displacement current sensor[C]//Sensors IEEE， 2011： 296-299.[7] 姚文伟，张智斌. 一种改进的自适应中值滤波方法[J]. 东华理工大学学报 (自然科学版)， 2012，35 (4)： 428-431.[8] 陈科，葛莹，陈晨. 基于混合滤波的遥感图像去噪[J]. 东华理工大学学报 (自然科学版)， 2008，31 (3)： 276-278.[9] 史健婷，黄剑华，张英涛. 基于小波和自适应滤波的ECG 基线漂移校正[J]. 计算机工程，2013， 39 (11)： 226- 229.[10] 葛远香，胡开明. 基于MATLAB 和 DSP Builder的电网信号 FIR 滤波器设计[J]. 东华理工大学学报 (自然科学版)， 2010， 33 (2)： 197-200.[11] 李跃忠，朱星华，吴伟伟. 检测仪表中的数据融合方法[J]. 东华理工大学学报 (自然科学版)，2008， 31(1)： 89-92.[12] CHI Y M， NG P， KANG E， et al. Wireless non-contact cardiac and neural monitoring[C]//Wireless Health, 2010， ACM， 2010： 15-23.[13] GOLYANDINA N， ZHIGLJAVSKY A. Singular spectrum analysis for time series[M]. Berlin： Springer， 2013.。
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第３ １卷 第 ３期
２ ０ １ ４年 ３月
计 算机 应 用与软 件
Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ａｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ａ ｎ ｄ Ｓ ｏ ｆ ｔ ｗ ａ ｒ ｅ
Ｖｏ １ ． ３１ Ｎｏ ． ３
Ｍａ ｒ ．２ ０１ ４
胎 儿 心 电信 号 中加 性 噪 声 的 抑 制 研 究
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张ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 伟
（ 重庆大学生物工程学院 重庆 ４ ０ ０ ０ ３ ０ ）
摘
要
目前采用腹部导联采集 的胎儿 心电信号 中一般混 有传 感器 加性噪声 ， 传统 的提取胎儿 心 电信 号的算 法一Ｆ ａ ｓ ｔ Ｉ ｃ Ａ算 法，
提取 的胎儿心 电信号 中一般都存在该 类干扰 。为 了滤除该干扰 ， 对传 统的 Ｆ ａ ｓ ｔ Ｉ Ｃ Ａ算法进行 改进 ， 在 对信号进 行标准 化和 白化 处理 中结合 形态学滤波 的处理方 式， 对其 中的加性 噪声进行处理 ， 有效克服 了传 统算法对加性噪声不敏感 的缺 点。对合成 的模 拟母 婴信 号 的仿 真结果表 明， 该 算法在滤除母体心 电干扰 的同时有效抑制 了传 感器加性噪声 ， 且信号重构均方根误差值较传统 算法小。对实
际信 号 的处 理 取 得 了满 意 的分 离效 果 。
关键词
中图分类号
胎儿心 电信号 传感器加 性噪声 形态学滤波
Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ９ 文献标识码 Ａ
Ｆ ａ ｓ ｔ Ｉ Ｃ Ａ算 法
Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ０ － ３ ８ ６ ｘ ． ２ ０ １ ４ ． ０ ３ ． ０ ６ ９
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ Ｃ ｕ ｒ ｒ ｅ ｎ ｔ ｆ ｅ ｔ ａ ｌ ＥＣ Ｇ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ｓ ａ ｃ ｑ ｕ ｉ ｒ ｅ ｄ ｂ ｙ ａ ｂ ｄ ｏ ｍｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｅ ａ ｄ ｉ ｓ ｇ ｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｌ ｌ ｙ ｍｉ ｘ ｅ ｄ ｗ ｉ ｔ ｈ ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ａ ｄ ｄ ｉ ｔ ｉ ｖ ｅ ｎ ｏ ｉ ｓ ｅ ，ｉ ｎ ｔ ｒ ａ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｌ ａ Ｆ ａ ｓ ｔ Ｉ ＣＡ ａ ｌ ｇ ｏ —
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