基于形態(tài)學(xué)的心電信號(hào)基線漂移矯正方法

封面主題：基于形態(tài)學(xué)的心電信號(hào)基線漂移矯正方法Word格式，可編輯，含目錄精心整理，放心閱讀，歡迎下載!文檔信息文檔編號(hào)：文-030Z2K（自定義文件編號(hào)）文檔名稱：基于形態(tài)學(xué)的心電信號(hào)基線漂移矯正方法.doc文檔格式：Word（*?doc,可編輯）文檔字?jǐn)?shù)：5106字，（不統(tǒng)計(jì)頁頭頁腳及版權(quán)聲明等文字）文檔主題：這是一篇關(guān)于“論文”中“法律論文”的參考范文文檔適用：作為科技科目，編寫學(xué)士學(xué)位論文、本科畢業(yè)論文或發(fā)表期刊、評(píng)初級(jí)職稱的參考文獻(xiàn)；可作寫作參考，解決學(xué)術(shù)論文怎么寫及格式等相關(guān)問題。文章作者：鄧璐等說明：文檔僅供學(xué)習(xí)交流，請(qǐng)勿商用?；谛螒B(tài)學(xué)的心電信號(hào)基線漂移矯正方法目錄1形態(tài)學(xué)基礎(chǔ)1.1基本運(yùn)算理論(f0k)(n)=minm=0(f0k)(n)=maxm=0,1,…，M~1{f(n-m)-k...1.2形態(tài)學(xué)濾波器參數(shù)形狀尺寸2基于形態(tài)學(xué)的心電信號(hào)基線漂移矯3.1心電數(shù)據(jù)庫109號(hào)信號(hào)仿真3.2心電數(shù)據(jù)庫203號(hào)信號(hào)仿真4結(jié)束語正文0引言心電信號(hào)屬于生命體征參數(shù)中的重要組成部分，隨心肌細(xì)胞的激動(dòng)發(fā)生電傳變化。心電信號(hào)包含著豐富的病理信息，但也包括大量噪聲干擾［1］。人體的運(yùn)動(dòng)和人體與外部的聯(lián)系，使得人體內(nèi)部器官受到影響，造成心電信號(hào)被噪聲所干擾，影響了信號(hào)的識(shí)別。信息處理的精確性直接關(guān)系到測量后續(xù)參數(shù)、波形識(shí)別和病情診斷評(píng)估等參數(shù)的準(zhǔn)確性。因此，在ECG檢測分析中，去除噪聲干擾顯得尤為重要?；€漂移是由被測對(duì)象的呼吸、電極移動(dòng)等低頻干擾所引起，頻率小于5Hz。實(shí)際測量中，心電信號(hào)會(huì)偏離正常的基線位置，出現(xiàn)上下緩慢波動(dòng)變化的現(xiàn)象［2］基線漂移的濾除，常見方法包括小波變換、自適應(yīng)濾波、擬合基線漂移法等步驟［3］。小波變換法［4］對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解、閾值化再重構(gòu)等，最后得到去噪信號(hào)，但分解尺度較大，計(jì)算復(fù)雜，不滿足實(shí)時(shí)性。曲線擬合法則是利用多項(xiàng)式擬合估計(jì)出基線漂移，再從原始信號(hào)中減去此基線漂移，但與處理信號(hào)長度有關(guān)，難以滿足實(shí)施性。自適應(yīng)方法，如Mneimneh等人使用自適應(yīng)卡爾曼濾波器［5］去除ECG中的基線漂移，對(duì)基線漂移能較好地矯正，但參考信號(hào)的采集在實(shí)際應(yīng)用中難以獲得。基線漂移是心電信號(hào)幅值測量與形態(tài)分析的重要影響因素，抑制基線漂移是正確獲取心電信息的前提。本文提出利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)對(duì)心電信號(hào)基線漂移進(jìn)行修正。針對(duì)ECG信號(hào)和噪聲的不同性質(zhì)，采用不同尺寸不同形狀的結(jié)構(gòu)元素，使設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波器能有效地矯正基線漂移，仿真結(jié)果表明該方法有效。1形態(tài)學(xué)基礎(chǔ)1.1基本運(yùn)算理論Matheron等［6］在積分幾何的基礎(chǔ)上首次創(chuàng)立了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)這門學(xué)科。形態(tài)學(xué)建立在嚴(yán)格數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)之上，主要以積分幾何、集合代數(shù)及拓?fù)湔摓槔碚摶A(chǔ)，它提供了一種有效的非線性信號(hào)處理方法，可以較好地保留信號(hào)的幾何信息。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中基礎(chǔ)的運(yùn)算分別是腐蝕和膨脹運(yùn)算［7］。兩種運(yùn)算分別定義如下設(shè)f(n),(n=0,1,…，N-1)和k(m)(m=0,1,…，M-l)分別是一維離散函數(shù)，N>M,其中f(n)為待處理信號(hào)序列，k(n)為結(jié)構(gòu)元素。f(n)關(guān)于k(n)的腐蝕運(yùn)算定義為(f0k)(n)=minm=0,…，M~1{f(n+m)-k(m)},其中，n=0,1,…，N~Mof(n)關(guān)于k(n)的膨脹運(yùn)算定義為(f0k)(n)=maxm=0,1,…，MT{f(n-m)-k(m)其中，n=M~1,M,…，N-lo由腐蝕和膨脹運(yùn)算可組成開(Opening)、閉運(yùn)算(Closing)。開閉運(yùn)算定義為信號(hào)被結(jié)構(gòu)元素腐蝕后再進(jìn)行膨脹運(yùn)算，記為°,即(f°k)(n)=(f0k?k)(n)o閉運(yùn)算定義為信號(hào)被結(jié)構(gòu)元素膨脹后再腐蝕運(yùn)算，記為?，即(f?k)(n)=(f?k0k)(n)開運(yùn)算和閉運(yùn)算屬形態(tài)學(xué)基本濾波器，用于探查信號(hào)上方和下方的信息，其中，開運(yùn)算用于抑制信號(hào)的正脈沖，閉運(yùn)算則抑制信號(hào)的負(fù)脈沖。由上述腐蝕與膨脹的定義所知，形態(tài)學(xué)濾波運(yùn)算由一組簡單的加減、比較等運(yùn)算組成，耗時(shí)短，計(jì)算量小。1.2形態(tài)學(xué)濾波器參數(shù)結(jié)構(gòu)元素是形態(tài)學(xué)中重要的濾波參數(shù)，不同形狀和尺寸影響結(jié)構(gòu)元素移動(dòng)所產(chǎn)生的形態(tài)變換的性能［8］。形狀與尺寸決定了結(jié)構(gòu)元素的形態(tài)特征，選擇原則如下。1）形狀。選擇結(jié)構(gòu)元素應(yīng)盡量匹配處理信號(hào)的形狀，除了常見的幾何形狀如菱形、圓盤形、正方形之外，對(duì)較復(fù)雜的信號(hào)，可對(duì)簡單幾何形狀進(jìn)行任意組合。2）尺寸。結(jié)構(gòu)元素的尺寸包括高度與寬度。其中，寬度是濾波器設(shè)計(jì)尺寸的最主要參數(shù)，由被濾除信號(hào)與有用信號(hào)的寬度所決定。參數(shù)的選擇應(yīng)大于被濾除信號(hào)尺寸，但小于保留信號(hào)的尺寸。或大或小，都不能有效地保留信號(hào)，去除噪聲。2基于形態(tài)學(xué)的心電信號(hào)基線漂移矯正設(shè)計(jì)2.1濾波器設(shè)計(jì)開閉運(yùn)算是形態(tài)學(xué)中最基本的形態(tài)濾波器。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論認(rèn)為:開運(yùn)算可以削除信號(hào)中被噪聲疊加的正脈沖，閉運(yùn)算可以填充被噪聲疊加的負(fù)脈沖。為了有效去除噪聲將開、閉運(yùn)算級(jí)聯(lián)，采用開閉(OC)、閉開(CO)級(jí)聯(lián)組合方式來矯正基線漂移[9]。其算法結(jié)構(gòu)如圖1所示圖1基于形態(tài)學(xué)的基線漂移矯正流程圖1)形態(tài)學(xué)第一級(jí)濾波。含噪的ECG信號(hào)fO通過開閉、閉開運(yùn)算級(jí)聯(lián)組合形式的形態(tài)學(xué)濾波器，以結(jié)構(gòu)元素kl對(duì)信號(hào)做腐蝕膨脹運(yùn)算，采用公式(f0°kl)?kl與(fO-kl)°kl,求得兩者算術(shù)平均，得到信號(hào)fl,fl=12[OC(fO,kl)+C0(fO,kl)]o2)形態(tài)學(xué)第二級(jí)濾波。矯正心電信號(hào)中基線漂移，后續(xù)的結(jié)構(gòu)元素k2需要加大寬度。將結(jié)構(gòu)元素k2對(duì)信號(hào)做類似運(yùn)算，可以得到與基線有關(guān)的分量，f2=12[OC(fl,k2)+C0(fl,k2)]。3)從信號(hào)中減去基線漂移信號(hào)，得到結(jié)果可以去除基線漂移。艮Lf3=fl-f2o2.2矯正基線漂移的結(jié)構(gòu)元素設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)元素寬度對(duì)信號(hào)的處理效果相對(duì)于高度效果更大。濾波器中結(jié)構(gòu)元素的設(shè)計(jì)，根據(jù)處理信號(hào)的形狀而確定。形態(tài)學(xué)第一級(jí)濾波中，結(jié)構(gòu)元素的設(shè)計(jì)使得心電信號(hào)的波形不被濾除。因心電信號(hào)Q波形形狀類似三角形，結(jié)構(gòu)元素的形狀選用三角形，對(duì)應(yīng)形狀如圖2a；寬度根據(jù)采用頻率Fs(360Hz)和特征波形(P波，Q波群，T波等)的時(shí)間寬度T來設(shè)定，如表1所示。Q波群為0.06-0.10s,定位為0.015Fs個(gè)采樣單位，即5個(gè)采樣單位。三角形結(jié)構(gòu)元素采樣表達(dá)式為k(n)=Hl-|n|L其中：n=-L,…，0,…，L；H為三角函數(shù)高度；L與結(jié)構(gòu)元素M有關(guān)，M=2L+1,故kl={0,1,2,1,0}o表1心電信號(hào)特征波形時(shí)間寬度表特征波形P波Q波T波時(shí)間寬度T(s)0.08???0.20在形態(tài)學(xué)第二級(jí)濾波中，濾波器中結(jié)構(gòu)元素k2的設(shè)計(jì)，根據(jù)基線漂移的形狀選定為直線形，如圖2b所示。為了加大信號(hào)進(jìn)行開運(yùn)算移除信號(hào)的波峰、閉運(yùn)算移除信號(hào)的波谷，根據(jù)信號(hào)的采樣頻率Fs(360Hz)和特征波形的時(shí)間寬度T進(jìn)行設(shè)定，取1.5TXFS,即54個(gè)采樣單位。a結(jié)構(gòu)元素Ri形狀設(shè)計(jì)b結(jié)構(gòu)元素R2形狀設(shè)計(jì)圖2形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)元素的形狀設(shè)計(jì)3實(shí)驗(yàn)仿真及分析3.1心電數(shù)據(jù)庫109號(hào)信號(hào)仿真利用MATLAB仿真平臺(tái)對(duì)心電信號(hào)顯示及基線漂移矯正，心電數(shù)據(jù)來自于標(biāo)準(zhǔn)心電數(shù)據(jù)庫MITBIH。選擇109號(hào)基線漂移，因其含有典型基線漂移部分。圖3a為MITBIH心率失常數(shù)據(jù)庫中109號(hào)數(shù)據(jù)中的一段噪聲心電信號(hào)，其采樣頻率為360Hz,時(shí)程10000ms,導(dǎo)聯(lián)方式為MLII。圖3基于形態(tài)學(xué)的心電信號(hào)基線漂移矯正效果圖圖3b為本文所提出的濾波器，即基于形態(tài)學(xué)對(duì)心電信號(hào)基線漂移矯正的效果圖。圖3a可看出該信號(hào)在2000ms及8000ms處含有基線漂移噪聲，信號(hào)整體波形呈時(shí)起時(shí)跌趨勢。經(jīng)本文所提出濾波器處理后，由圖3b可以看出心電信號(hào)中的基線漂移得到了較好的矯正，信號(hào)恢復(fù)正常平穩(wěn)曲線。3.2心電數(shù)據(jù)庫203號(hào)信號(hào)仿真再次采集數(shù)據(jù)庫中受基線漂移最為嚴(yán)重的信號(hào)之—203號(hào)心電信號(hào)，時(shí)程10000ms,導(dǎo)聯(lián)方式為MLII,采樣頻率360Hz。由圖4a可見。圖4基于形態(tài)學(xué)的心電信號(hào)基線漂移矯正效果圖從圖4a可看出該信號(hào)在2000ms及5000ms處含有嚴(yán)重基線漂移噪聲，信號(hào)波形波動(dòng)較大，且受繁雜的噪聲干擾。經(jīng)本文所提出濾波器處理后，由圖4b可以看出心電信號(hào)中的基線漂移得到了較好的矯正。4結(jié)束語運(yùn)用形態(tài)學(xué)濾波器對(duì)ECG進(jìn)行處理，其計(jì)算簡單，運(yùn)算速度快，實(shí)時(shí)性好。形態(tài)學(xué)矯正基線漂移保持了原始信號(hào)幾何信息的特點(diǎn)，多用于處理數(shù)字圖像。從實(shí)驗(yàn)仿真可看出：本文研究的處理心電信號(hào)基線漂移的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波器在去除心電信號(hào)基線漂移的同時(shí)，并未對(duì)信號(hào)幾何特征造成影響。需討論部分，心電信號(hào)中的結(jié)構(gòu)元素與特征波的時(shí)間寬度有關(guān)，又因人具有不同年齡和不同體質(zhì)，故具體情況具體分析最佳。參考文獻(xiàn)：段新昱.ECG監(jiān)視過程中的消噪問題[D].廣州：華南理工大學(xué)，1992o李旺.遠(yuǎn)程心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[D].北京：北京郵電大學(xué),2010o李延軍.心電基線漂移去除方法的比較研究[D].北京：中國航天員科研訓(xùn)練中心，2009o羅強(qiáng)，田化梅.基于平穩(wěn)小波變換的心電信號(hào)去噪研究[J].計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程，2006,34(6):6770oMNEIMNEHM,YAZE,J0H0NM,etal.AnadaptiveKalmanfilterforremovingbaselinewanderinginECGsignals[C]ComputeinCardiology,Valencia：IEEE,2006：253256oSUNY,CHANKL,KRISHNANSM.ECGsignalconditioningbymorphologicalfiltering[J].ComputeinBiologyandMedicine,2002,32(6):465479。劉忠國.基于形態(tài)學(xué)濾波器的ECG信號(hào)預(yù)處理[D].濟(jì)南：山東大學(xué)，2011。王金亮.心電信號(hào)的預(yù)處理及R波檢測的研究[D].濟(jì)南：山東大學(xué)，2011。(下轉(zhuǎn)第20頁)[9]MARAG0P,SCHAFERRW.Morphologicalfilter[J].IEEETraAcousics,Speech,andSignalProcessing,1987,35(8):11531184o毛玲，孫即祥.基于形態(tài)濾波的心電信號(hào)基線矯正算法[J].信號(hào)處理，2008,24(4):582585oZHA0Lulu.RemovalofbaselinedriftfromECGsignalsbasedonmorphologyandadaptivefilter[J].ControlConference,2012(31):37503753。作者簡介：鄧璐(1989),女，湖北利川人，碩士研究生，主要研究方向?yàn)槿梭w生命體征參數(shù)的信息處理，基金項(xiàng)目：2011工信部物聯(lián)網(wǎng)專項(xiàng)、國家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號(hào)61102075)、重慶自然科學(xué)基金(CSTC2011BB2142)、重慶教委科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(KJ120507)oRemovalmethodofbaselinedriftfromECGsignalsbasedonmorphologyfilterDENGLu,LINJinzhao,ZHAOYanxia,YANGXue,PANGYu(ChongqingUniveityofPostsandTelecommunicatio,Chongqing400065,Abstract：BaselinedriftisthemainnoiseofECGsignalswhichitsremovalisanimportantstepintheECGsignalpreprocessing.Atpresent,methodstocorrectthebaselinedriftintheECGsignalincludewavelettraform,curvefittingaswellasFIRandHRfilteringmethod.Butfactosuchasthelargeamountofcalculation,signallengtheffectrealtimeandthecutofffrequencyofthefiltergivetheworkinconvenience.Thispaperpresentsthemathematicalmorphologicalfiltertocorrectthebaselinedrift,accordingtothegeometri