基于Matlab 的心電信號去噪系統設計

鄧舒涵

(西安電子科技大學空間科學與技術學院,陜西西安 710126)

0 引言

心電信號是從體表記錄心臟每一心動周期所產生的電活動變化的信號,直接反映心臟的健康狀況。心電信號在采集、放大、檢測、記錄過程會受到多種噪聲的干擾,包括基線漂移、肌電噪聲、電極接觸噪聲、運動偽跡等。因此想要得到較為精準的心電信號用于后續的診斷與治療,信號去噪成為了重中之重的任務[1]。

Matlab軟件是美國MathWorks公司出品的商業數學軟件軟件,具有強大的科學仿真和計算功能。MATLAB 的GUI是專門用于圖形用戶界面(Graphical User Interface)的快速開發環境,用戶可以避開代碼進行界面交互,具有直觀、方便的優點[2-4]。本文利用該工具設計了心電信號去噪系統,實現了對心電信號去噪的仿真實驗和去噪性能分析。該系統操作便捷,界面友好,可以大大提高醫學工作者的工作效率。

1 系統設計流程

心電信號去噪系統的總體設計框架如圖1 所示。該系統主要對心電信號進行去噪處理,分為信號源區,濾波區,圖像顯示區和數據顯示區。它涵蓋了數字信號處理的幾種經典濾波器,并且通過設定的四種指標對信號的去噪效果進行質量評價。

圖1 心電信號去噪系統設計框圖Fig.1 Block diagram of ECG signal denoising system design

在該界面中通過設計按鈕、坐標區、可編輯文本框、靜態文本等GUI工具,并以此產生回調函數,通過對回調函數進行修編輯改,建立GUI平臺[5-6]。

2 仿真系統設計

2.1 系統界面設計

2.1.1 信號源

信號源界面中,用戶通過輸入信號按鈕導入需要處理的心電信號,圖像顯示區會自動產生信號波形圖的幅頻特性圖像。再單擊添加噪聲按鈕,可以選擇添加任意信噪比的噪聲。

2.1.2 信號濾波

濾波界面中,包含了數字信號處理常見的濾波器:FIR低通濾波器,IIR低通濾波器,均值濾波器,中值濾波器,小波濾波器?？梢渣c擊需要的濾波器按鈕,對含噪心電信號進行濾波。濾波的結果和幅頻特性在圖像顯示區顯示。圖2展示了原始心電信號、加噪后心電信號與FIR低通濾波信號波形。

圖2 心電信號濾波Fig.2 ECG signal filtering

2.1.3 性能指標

為了客觀了解各種濾波器的濾波效果,在實驗中選取了峰值信噪比、自相關系數、均方差、運行時間四個指標進行評估,并在數據顯示區顯示。

(1)峰值信噪比表示信號最大可能功率和破壞性噪聲功率的比值,濾波后信號的峰值信噪比越大表示失真越小,即濾波后信號與原信號越相似[7]。

(2)均方差反映數據集的離散程度,濾波后信號的均方差越小,說明濾波效果越好。

(3)相關系數度表示濾波后信號與濾波前信號的關聯程度,值越大說明濾波效果越好。

(4)運行時間表示每個濾波算法所消耗的時間,時間越小說明該算法速度越快。

2.1.4 系統界面

考慮上述功能,在matlab中設計出系統界面,如圖3所示。點擊右上方的“輸入信號”,選擇需要處理的心電信號,點擊“添加噪聲”可為信號添加任意信噪比的高斯白噪聲。點擊下方的濾波器可對含噪心電信號進行濾波處理。同時,相應的波形、幅頻特性與性能指標均在顯示區自動顯示。

圖3 心電信號去噪系統界面Fig.3 ECG signal denoising system interface

2.2 濾波算法設計

2.2.1 FIR濾波

FIR 濾波器的單位沖激相應是有限長的,可以通過網絡結構化簡為具有線性相位的網絡其系統函數可表示為:

在該算法中,我們利用窗函數法設計FIR低通數字濾波器[7-8]。首先由輸入框輸入阻帶衰減與過渡帶的指標要求,計算過渡帶寬度,并且根據過渡帶寬度要求確定濾波器的點數和截止頻率。再構造出希望逼近的頻率響應函數Hd(ejw),求出它的單位脈沖響應hd(n)。最后加窗得到最終結果:

其中的窗函數選用的是漢寧窗。

2.2.2 IIR濾波

IIR濾波器的單位沖激相應是有限長的,其系統函數可表示為:

該算法中,改用雙線性變換法設計IIR數字低通濾波器。首先由輸入框輸入阻帶衰減與過渡帶的指標要求,對指標進行預畸變校正,設計過渡模擬濾波器。然后利用雙線性變換法:

將模擬濾波器轉換成數字濾波器。

2.2.3 均值濾波

均值濾波器是一種低通線性濾波器,其采用的主要方法為鄰域平均法。它的基本原理是對待處理的信號選擇一個模板,該模板由其近鄰的若干點的數值組成,求模板中所有數值的均值,再把該均值賦予當前點,作為處理后信號在該點上的數值。

2.2.4 中值濾波

中值濾波是一種非線性平滑技術,中值濾波的基本原理是把數字序列中一點的值用該點的一個鄰域中各點值的中值代替,消除孤立的噪聲點。中值濾波對脈沖噪聲有很好的濾波效果,在濾除噪聲的同時,可以保護信號的邊緣不被模糊。

2.2.5 小波濾波

小波濾波的基本思想是先將信號通過小波變換,信號小波分解后的小波系數較大,噪聲的小波系數較小,并且噪聲的小波系數要小于信號的小波系數。選取一個合適的閥值,大于閥值的小波系數被認為是有信號產生的,予以保留,小于閥值的則認為是噪聲產生的,置為零或削弱從而達到去噪的目的[9]。小波濾波原理如圖4所示。

圖4 小波濾波原理Fig.4 Principle of wavelet filtering

3 心電信號處理結果及分析

3.1 濾波結果

首先為系統輸入原始心電信號,然后添加信噪比為30dB的高斯白噪聲,分別采用六種濾波器進行去噪分析。具體的濾波后波形如圖5 所示。

圖5 濾波后波形圖Fig.5 Waveform after filtering

對比各個濾波后的心電信號,可以看出小波濾波器的濾波效果最好,濾波后的信號平滑,與原始信號十分相似。中值濾波器的濾波效果最差,濾波后的圖像還存在明顯的噪聲毛刺。

3.2 濾波分析

將各個濾波器的性能指標整理成表格如表1。

表1 各濾波器性能評估Tab.1 Performance evaluation of each filter

從表1中可以看出,小波濾波的各項指標都很突出,但運算時間最長,中值濾波器的各項指標相對其他濾波器最差。FIR和IIR濾波器屬于頻域濾波,均值濾波器和中值濾波器屬于時域濾波,小波濾波屬于變換域濾波。頻域濾波相較于時域濾波運算速度更慢,濾波效果更好,但頻域去噪不能將有用信號的高頻部分和高頻噪聲加以區分。小波濾波將信號進行小波變換后,可以有效將高頻信息和高頻噪聲區分開來,相對頻域具有更好的濾波效果。

4 結語

本文基于Matlab GUI設計了一個心電信號去噪仿真系統,完成了六種數字濾波算法下的心電信號去噪分析。該系統具有多種不同的數字濾波功能,并且可以對信號進行頻譜分析和濾波器性能指標評估。經實踐證明,該信號去噪平臺具有良好的去噪效果,可以給醫學工作者帶來極大的便利。