CN112244862A - 基于rfda小波阈值的心电信号去噪算法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于RFDA小波阈值的心电信号去噪算法，属于心电信号预处理技术领域。本发明为了解决传统的小波阈值去噪算法在处理心电信号时存在正交镜像滤波器没有理想截止特性的缺点，会导致心电信号分解得到的高频细节分量产生频域混叠现象，即混入我们不需要的其它频率成分，影响最终去噪效果的问题。本发明通过傅里叶正、逆变换在频率领域内去除高频细节分量中多余的频率成分。由于Stein无偏风险估计算法可以评估出阈值的风险大小，这样去除掉多余的频率成分的高频细节分量再经Stein无偏风险估计算法可以获得与传统算法相比更真实的阈值，进而利用硬阈值去噪函数处理得到更好去噪效果的心电信号。
Description
技术领域
本发明涉及心电信号识别领域，特别是涉及基于深度堆栈网络的心电信号识别方法。
背景技术
ECG信号是心脏活动过程中心脏的肌肉和神经电活动的综合属于直接信号(又称为主动信号)，它的信源是心脏。因此体表的心电信号与心脏功能有着密切的联系，心电信号能够直接反应心脏功能是否正常。心电图能提供心脏活动的信息，对各种心律失常的分析诊断具有极为重要的意义。心电信息是患者重要的临床资料，临床诊断需要医生具备高度的信息综合处理能力。心电信号滤波是心电自动分析的基础，它的效果关系到波形检测和分类结果的准确性。通常采集到的心电信号都比较微弱，一般为mV级,极易受到环境的干扰，比如病人的移动、肌电干扰、工频干扰等。为了提高波形检测和分类的准确率，可以去除心电信号中的干扰信号,保留有用的信号。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供了一种基于RFDA小波阈值的心电信号去噪算法，包括如下步骤：
步骤S1、选择合适的小波基函数，对心电信号进行指定层数的小波分解，得到对应层的的高频细节分量和和低频近似分量；
步骤S2、去除高频细节分量的频域混叠现象；
步骤S3、对高频细节分量进行的阀值估计；
步骤S4、通过硬阈值函数和所获阈值对心电进行去噪；
步骤S5、对处理后的高频细节分量和低频近似分量重构心电信号。
2、根据权利要求1所述基于RFDA小波阈值的心电信号去噪算法，其特征在于：所述步骤S2所述小波分解方法包括：
步骤S1a、使心电信号和小波高频滤波器和低频滤波器分别进行卷积；
步骤S1b、对卷积后的结果进行隔二采样，得到高频细节分量和和低频近似分量；
步骤S1c、对低频近似分量重复上述步骤，得到下一层频细节分量和和低频近似分量；
3、根据权利要求1所述基于RFDA小波阈值的心电信号去噪算法，其特征在于：所述步骤S2所述去除频域混叠现象方法包括：
步骤S2a、对各层高频细节分量进行傅里叶变换成频域；
步骤S2b、对频域中多余的频率成分置零；
步骤S2c、经处理后的频率进行傅里叶逆变换。
4、根据权利要求1所述基于RFDA小波阈值的心电信号去噪算法，其特征在于：所述阈值估计方法包括：
步骤S3a、把高频细节分量s(i)的每一个元素取绝对值，再由小到大排序，然后将各个元素取平方，从而得到新的信号序列：
f(k)＝(sor(|s|))，(k＝0，1..，N-1)；
步骤S3b、若取阈值为f(k)的第k个元素的平方根，即
则该阈值产生的风险为：
步骤S3c、选出风险向量Risk的最小点所对应的下标k值，从而得到阈值λk。
5、根据权利要求1所述基于RFDA小波阈值的心电信号去噪算法，其特征在于：所述硬阈值函数公式为：
式中，w为高频细节分量，λ为估计的阈值。如上所述，本发明提供的基于深度堆栈网络的心电信号识别方法，具有如下有益效果：
1、本发明针对大量心电数据难以诊断的难题，栈式稀疏自编码器与Softmax分类器结合构建了深度堆栈网络用于心电信号识别。
2、本发明利用稀疏自编码器的稀疏性，集中信号特征的表达，在提高网络学习能力的同时也提高了网络泛化能力，多个隐含层的堆叠实现了对信号特征从低维到高维的深度挖掘。
3、本申请的心电信号识别方法与现有技术中的多层感知器模型、栈式自编码器模型、主成分分析算法相比大大提高了心电信号识别的准确率。
附图说明
图1为本发明具体实施例整体流程示意图；
图2为本发明具体实施例的心电去噪效果结果；
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图示中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
如图1所示，本实施例的基于RFDA小波阈值的心电信号去噪算法，包括如下步骤：
步骤S1、选择合适的小波基函数，对心电信号进行指定层数的小波分解，得到对应层的的高频细节分量和和低频近似分量；
心电信号滤波是心电自动分析的基础，它的效果关系到波形检测和分类结果的准确性。临床采集的心电信号是非常珍贵的，所以现在大多数心电信号的研究者研究所用的心电信号来源于4个国际权威的心电数据库，本实施例采用的是其中之一的MIT-BIH心律失常数据库，选择db6小波，通过mallat算法对心电信号进行二层小波分解，得到对应层的的高频细节分量和和低频近似分量，本实施例具体所述具体小波分解方法包括：
步骤S1a、使心电信号和db6小波高频滤波器和低频滤波器分别进行一维卷积；
步骤S1b、对卷积后的一维结果进行隔二采样，得到高频细节分量和和低频近似分量；
步骤S1c、对低频近似分量重复上述步骤，得到下一层频细节分量和和低频近似分量；
步骤S2、去除高频细节分量的频域混叠现象；
Mallat算法中包括三个关键环节:即与正交镜像滤波器卷积，隔点采样及隔点插零，这些环节要求正交镜像滤波器必须具有理想的截止特性。传统的小波阈值去噪算法在处理心电信号时存在正交镜像滤波器没有理想截止特性的缺点，会导致心电信号分解得到的高频细节分量产生频域混叠现象，即混入我们不需要的其它频率成分，影响最终去噪效果。本实施例具体所述具体去除频域混叠现象方法包括：
步骤S2a、对一层二层高频细节分量分别进行傅里叶变换转换成频域；
步骤S2b、对频域中多余的频率成分置零；
步骤S2c、经处理后一层二层的频率进行傅里叶逆变换。
步骤S3、对高频细节分量进行的阀值估计；
目前常见的阈值选择方法有：固定阈值估计、极值阈值估计、无偏似然估计以及启发式估计等。Stein无偏风险估计是一种自适应的阀值估计，对每个阈值求出对应的风险值，风险最小的即为所选，适合心电信号的去噪处理，由于Stein无偏风险估计算法可以评估出阈值的风险大小，这样去除掉多余的频率成分的高频细节分量再经Stein无偏风险估计算法可以获得与传统算法相比更真实的阈值，本实施例具体所述具体阈值估计方法包括：
步骤S3a、把高频细节分量s(i)的每一个元素取绝对值，再由小到大排序，然后将各个元素取平方，从而得到新的信号序列：
f(k)＝(sor(|s|))，(k＝0，1..，N-1)；
步骤S3b、若取阈值为f(k)的第k个元素的平方根，即
则该阈值产生的风险为：
步骤S3c、选出风险向量Risk的最小点所对应的下标k值，从而得到阈值λk。
步骤S4、通过硬阈值函数和所获阈值对心电进行去噪；
确定了高斯白噪声在小波系数(域)的阈值门限之后，就需要有个阈值函数对这个含有噪声系数的小波系数进行过滤，去除高斯噪声系数，常用的阈值函数有软阈值和硬阈值方法，其中单以去噪硬阈值效果更好。
硬阈值函数公式为：
式中，w为高频细节分量，λ为估计的阈值。如上所述，本发明提供的基于深度堆栈网络的心电信号识别方法，具有如下有益效果：
步骤S5、对处理后的高频细节分量和低频近似分量重构心电信号。
为了研究和验证RFDA小波阈值去噪算法的效果，本文使用MATLAB电信号进行去噪实验，通过比较传统的小波阈值去噪算法和RFDA小波阈值去噪算法的信噪比(SNR)来确认评估效果，SNR越大说明心电去噪效果越好。有图2可知，从实验结果计算的SNR对比来看，传统的小波阈值去噪算法对心电信号去噪后的信噪比为22.5038，使用本文改进的RFDA小波阈值去噪算法对心电信号去噪后的信噪比为28.2120，比传统的小波阈值去噪算法信噪比更大效果更好。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。
Claims (5)
1.基于RFDA小波阈值的心电信号去噪算法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤S1、选择合适的小波基函数，对心电信号进行指定层数的小波分解，得到对应层的的高频细节分量和和低频近似分量；
步骤S2、去除高频细节分量的频域混叠现象；
步骤S3、对高频细节分量进行的阀值估计；
步骤S4、通过硬阈值函数和所获阈值对心电进行去噪；
步骤S5、对处理后的高频细节分量和低频近似分量重构心电信号。
2.根据权利要求1所述基于RFDA小波阈值的心电信号去噪算法，其特征在于：所述步骤S2所述小波分解方法包括：
步骤S1a、使心电信号和小波高频滤波器和低频滤波器分别进行卷积；
步骤S1b、对卷积后的结果进行隔二采样，得到高频细节分量和和低频近似分量；
步骤S1c、对低频近似分量重复上述步骤，得到下一层频细节分量和和低频近似分量。
3.根据权利要求1所述基于RFDA小波阈值的心电信号去噪算法，其特征在于：所述步骤S2所述去除频域混叠现象方法包括：
步骤S2a、对各层高频细节分量进行傅里叶变换成频域；
步骤S2b、对频域中多余的频率成分置零；
步骤S2c、经处理后的频率进行傅里叶逆变换。
4.根据权利要求1所述基于RFDA小波阈值的心电信号去噪算法，其特征在于：所述阈值估计方法包括：
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5.根据权利要求1所述基于RFDA小波阈值的心电信号去噪算法，其特征在于：所述硬阈值函数公式为：
式中，w为高频细节分量，λ为估计的阈值。
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