基于平穩(wěn)小波變換的心電信號降噪聲探究

楊丕華

（滇西科技師范學院 數理系，云南 臨滄 677000）

基于平穩(wěn)小波變換的心電信號降噪聲探究

楊丕華

（滇西科技師范學院 數理系，云南 臨滄 677000）

本研究探討了以平穩(wěn)變換的方法降低噪聲或消除問題.首先介紹了心電信號的主要特征及存在的不足.然后在平穩(wěn)小波變換方法的說明、應用中討論了干擾因素及影響的降低及消除，以期提高心電圖分析效果，提高病情診斷率.

平穩(wěn)小波變換；心電信號；降噪聲

1 影響心電信號分析的因素

心電信號的輸出范圍在0.05到5mV，頻帶寬范圍在0.05到100Hz.心電信號在其采集、放大、檢測、記錄中，會受到各種因素的影響，進而影響分析ECG的幾何特征.由于一般方法易導致對ECG幾何特征的破壞，加上ECG信號有一定的隨機性、非平穩(wěn)性，導致極強的噪聲背景，所以要對其展開分析.從影響因素看，大致分六個方面：工頻、基線、電極接觸、肌電、運動、環(huán)境所產生的干擾、噪聲.對以上影響因素進行抑制、消除，才能提高心電信號分辨的準確性（圖1）.

圖1 含基線漂移心電圖波形圖

2 心電信號傳統(tǒng)消噪分析

分析心電信號要以波形為依據.目前多采用以正交小波變換、小波系數重構實現(xiàn)小波變換閾值去噪.它的原理就是按照分量的方式，分析頻率、噪聲，進行分量重構原信號.臨床經驗表明，這種方法會使Q、S波處發(fā)生Gibbs振蕩，造成信號失真.

2.1 離散正交小波變換

在離散正交小波變換的問題中的算法以快速金字塔算法為準.設：信號離散采樣數據為fk；按照一般性的初始信號序列計算公式、采樣數據相等，則cj與fk相等；若逼近信號、細節(jié)信號：低通濾波器、帶通濾波器、下摘樣算子分別為ci+1、dj+1、H、G、Dε；則信號多分辨率分析公式為：

此時，可以圖解得到信號分解過程、信號重建過程，具體如下圖2（a）、（b）所示.

圖2 信號小波分解與重建

從小波分解與重構過程圖可以看出，H、G的對偶算子為H*、G*；對應的重構算子為Rε、補零插值算子為Zε.若ε為0，則偶位置下抽樣為D0、插值補零為Z0、重構算子為R0；若ε為1，也有其對應值.此即下抽樣離散小波變換.可得重建公式

2.2 小波空間適應消噪

根據原理分析可得源信號的估計值，若記為f(ti),獨立同分布N（0，σ2）為ei，則f(5)的滿足條件為初始信號序列在正交小波變換方法下的多級分解，這就可以令yi與其相等，按照式（1）中的解析，得到逼近信號、多級細節(jié)信分別為cj、d1, d2,…,dj；當噪聲污染信號可以表示為：

dj，di為估計值可以表示為

按照閾值處理法，當低分辨率截斷參數為j0，則σ就可以作為閾值門限得到dj值；以小波變換法當白噪聲均方差、白噪聲長度，即σ、n可知時，就有σ=median(d1) /0.6754，則硬閾值處理、軟閾值處理公式為

在式（3）之下，可以按照閾值量化處理，觀察到消噪后的信號會在奇異點出現(xiàn)上面原理所提出的振蕩現(xiàn)象，表明了它的缺陷與不足之處（圖3）.

圖3 心電信號小波空間適應法仿真消噪結果

3 問題決定答案原則下的主題分析

以下要重點說明平穩(wěn)小波變換方法的原理及不同方法的差異，并采用比較法對兩種方法中的仿真過程進行具體的對比分析，通過圖譜的形狀比較說明新方法的有效性.

3.1 平穩(wěn)小波變換原理說明

平穩(wěn)小波變換屬于非正交小波變換，其特征表現(xiàn)為平移方面的不變性、冗余性，以此法得出的估計值比傳統(tǒng)方法更接近源信號.所以，平穩(wěn)小波變換法可以解決信號傳統(tǒng)處理消噪方法中因重構產生的缺陷與不足.小波基函數的最大特征是缺少必然性，也就是說沒有唯一性，因而對它的運用、分析會產生數值差距拉大的問題.一般情況下會采用實驗法、經驗法進行數值的合理性選取.

3.2 方法分析及運用分析

根據（1）（2），若設H、G系數為hj、gi，則根據式（3）、（4），H[r]、G[r]系數為Z'h、Z'g，那么，當k≠2r整倍數，就可以得到：h2rj[r]=hj；hk[r]=0；g2rj[r]=gj；gk[r]=0.此時，可將H[r]與H[r-1]以及G[r]與G[r-1]之間的關系通過圖解方式進行表示（圖4）.

圖4 濾波器隔點補零插值過程

因此，按照原始信號序列的設定，a0與fk相等，r=0的情況下，就可以得到信號在平穩(wěn)小波變換方法下的分解式

圖解過程與式（5）說明平穩(wěn)小波變換方法克服了下抽樣處理過程，滿足了其原理中的各項要素.在此情況下，若令逼近信號為aj(ε1,…,εj)，抽樣后信號為aj在Dε1,…,εi的第j次信號；細節(jié)信號為同原理下的bi.那么，εi+1等于0和1的情況下，就可得到公式：

根據逆變換得到最終公式：

在第一層解析之后，根據第2層變換，即能得到逆變換的數據結構（圖5）.

圖5 2層或逆變換后數據流圖

根據實驗與數據比較，本次選取4層平穩(wěn)小波變換，此時的噪聲方差估計值為σj=median(|dj|)/0.6745，根據式（5）的方法，可以實施信號重構.可以看出，平穩(wěn)小波變換的心電信號降噪消噪方法與傳統(tǒng)的小波空間消噪法的差別主要在于它透過逆變換實施重構.比較圖3（a）原始心電信號、下圖6（a）仿真噪聲污染平穩(wěn)小波變換消噪結果可以看出，波形的變化基本保持一致，形狀良好.從消噪結果看，在Q、R段并未發(fā)生傳統(tǒng)方法下的振蕩現(xiàn)象.因此，基于平穩(wěn)小波變換的心電信號降噪消噪效果較好.

圖6 仿真與實際情況下的噪聲污染平穩(wěn)小波變換消噪結果

總之，非正交小波變換能夠有效抑制心電信號噪聲，保持基本波形的特征，所以能夠完善傳統(tǒng)消噪方案，且能達到預期效果，值得在心電信號研究及實踐中推廣應用.

TN911.4

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