心电信号处理

资 源 简 介

心电信号处理

详 情 说 明

心电信号处理是生物医学工程中的重要研究领域，其核心目标是从受噪声干扰的信号中提取有效的心电特征。典型的心电信号处理流程包含以下关键环节：

首先需要载入原始心电信号，这些信号通常来自医疗设备采集的心电图数据。在实际应用中，信号往往会受到各种噪声干扰，特别是高频的高斯白噪声会严重影响信号质量。为此，我们需要通过添加可控的高斯白噪声来模拟真实场景中的信号干扰情况。

去噪处理是信号处理的关键步骤，本文介绍两种经典的去噪方法：

小波变换去噪法 该方法通过多尺度分解将信号分解到不同频带，根据噪声和有效信号在小波域的不同特性，通过阈值处理保留有效信号成分。具体实现时会选择合适的小波基函数和分解层数，对高频细节系数进行阈值量化处理，最后重构得到去噪后的信号。

自适应滤波去噪法 这种方法利用信号的统计特性动态调整滤波器参数，通过建立参考噪声模型，采用LMS或RLS等自适应算法不断优化滤波效果。自适应方法的优势在于可以跟踪信号的非平稳特性，特别适合处理时变的心电信号。

两种方法各有特点：小波变换计算效率高且能保留信号局部特征，而自适应滤波更适合处理非平稳噪声。实际应用中可根据具体场景需求选择合适的方法，或将两者结合使用以获得更好的去噪效果。