心音与心电信号分析之一--6.26--心音信号数字滤波

这才是我要学习的重点哇、。。

 

传统的低通，高通滤波，维纳滤波，卡尔曼滤波，自适应滤波属于线性滤波，在消除噪声的同时，往往会造成信号的奇异点改变或信号边缘模糊不清等不利因素，而同态滤波主要解决的是信号与噪声是相乘关系时的滤波问题。中值滤波属于非线性滤波，能够很好的保持信号的边缘，但在理论上分析方法复杂，不适用于生物医学信号滤波。

 

基于小波变换的小波阈值消噪方法具有原理简单，易于实现，能得到原始信号的最优估计且具有广泛的信号自适应。尤其是当待估计的信号含有突变和尖峰等奇异特性时更具有优越性。传统滤波方法，对于频带混叠时的消噪处理无能为力。

 

根据信号与噪声的小波分布特性的差异，首先将含噪的信号进行小波变换，然后在小波域按照一定的阈值函数和阈值对小波变换系数进行处理，最后通过小波逆变换，得到消噪后的真实信号。难点在于，阈值函数的选取和阈值的确定上。阈值选取过大，收缩过量，造成有用信号的丢失。反之，噪声消除不完全。

 

通常情况下，心电信号幅值最大不超过4mv，信号频率在0.05~100Hz之间。

基线漂移本质上是一种缓慢变化的低频信号。

基于抛物线的拟合基线算法结构复杂，采用单片机的嵌入式系统运算速度难以保证实时性要求。基于小波变换的自适应滤波抑制ECG基线漂移，其参考信号选择的是原始信号经小波分解后的高频部分，运算比较复杂，不适用于小系统监护。

这里采用一种自适应快速线性拟合来抑制基线漂移的方法，通过多点采样，用最小二乘法拟合出基线的变化趋势，经修正得到ECG信号，基本原理是采用拟合方法估计出基线漂移曲线，以带有漂移的原始信号减去漂移曲线，即可得到真实ECG信号。