一种基于多尺度数学形态学的心电信号去噪方法

王薇

本文采用了基于多尺度数学形态学和多帧微分模量累积的QRS波群检测算法。将图像处理领域中的数学形态学引入到心电信号的噪声去除中，并采用多帧微分模量累积去除基线漂移，提高了信号的质量。

【关键词】多尺度 数学形态学 心电信号

1 引言

心电信号在心脏类疾病的诊断中具有重要意义。在心电信号采集过程中，采集的信号常由于受到噪声的干扰而产生失真变形，直接影響了心电分析及智能诊断的准确性。因此，有效的噪声处理非常重要。

数学形态学是从二维数字图像处理领域引进到一维的心电信号处理中的。2003年Yang等人提出了一种新型的多尺度数学形态滤波器用于图像处理，比单尺度数学形态法有更好的效果。

本文介绍了在心电信号QRS波群检测时的多尺度数学形态滤波器概念，采用多尺度top-hat运算和bottom-hat运算，结合了多尺度数学形态中基本的开运算和闭运算，并且利用多帧微分模量累积去抑制基线漂移和增强心电信号。本文通过MIT/BIH心电信号标准数据库来验证方法的准确性。

2 方法

数学形态学提供了一种有效的非线性信号处理方法，可以很好地保持信号的几何信息。

3 结果

本文以MIT/BIH标准数据库提供的心电信号作为实验数据，其采样频率为360Hz。从图1可以看出，心电信号中的基线漂移和运动伪影被滤除，心电信号的QRS波群完好，所以，该计算结果良好。

4 结论

心电信号的噪声去除对心脏疾病的智能判断有重要作用。本文设计了多尺度的数学形态学滤波算法，并且通过多帧微分模量累积来增强心电信号，对滤除基线漂移有很好的效果。本文处理心电信号还是有限的，对肌电噪声的心电信号还需要进一步的研究。

参考文献

[1]崔屹.图像处理与分析：数学形态学方法及应用[M].北京：科学出版社，2000.

[2]田絮资，杨建，黄力宇.心电信号去噪的数学形态学滤波器[J].计算机工程与应用，2012，48（02）：124-126.

作者单位

武汉理工大学信息工程学院 湖北省武汉市 430070