心电信号去噪方法等研究

资 源 简 介

心电信号去噪方法等研究

详 情 说 明

心电信号（ECG）是临床诊断和研究心脏活动的重要生物信号之一。然而，在实际采集过程中，心电信号往往会受到各种噪声的干扰，影响其准确性和可用性。因此，心电信号去噪成为生物信号处理领域的关键问题之一。

### 心电信号的主要噪声来源 工频干扰（50/60Hz）：由电力系统引入的周期性噪声，通常表现为基线漂移或高频振荡。 肌电噪声（EMG Artifacts）：由于肌肉活动产生的随机高频干扰，如手臂或胸部肌肉的微小颤动。 基线漂移（Baseline Wander）：由呼吸运动或电极接触不良引起的低频噪声，导致信号整体偏移。 电极运动噪声（Motion Artifacts）：因电极与皮肤接触变化而产生的不规则波动。

### 常见的去噪方法 滤波技术 低通/高通/带通滤波：通过设定频率范围抑制噪声，但可能损失部分有效信息。 自适应滤波（Adaptive Filtering）：如LMS（最小均方）算法，动态调整滤波器参数以适应信号变化。

小波变换（Wavelet Transform） 利用多尺度分析分离信号和噪声，适用于非平稳信号，可有效去除高频噪声。

经验模态分解（EMD） 将信号分解为多个本征模态函数（IMF），再通过阈值处理或重构去除噪声成分。

深度学习去噪 采用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等模型，直接从噪声信号中学习有效特征。

独立成分分析（ICA） 假设噪声与心电信号统计独立，通过盲源分离技术提取纯净信号。

### 研究趋势 当前的研究方向更倾向于结合传统信号处理方法和机器学习，以提高去噪的鲁棒性。例如，混合小波变换与深度学习模型，既能保留信号的时频特性，又能自适应学习复杂噪声模式。此外，实时去噪算法在可穿戴设备中的应用也备受关注。