1、心電信號(hào)是人體重要的生物電信號(hào)之一，從不同層面上反映了心臟的工作狀態(tài)和可靠的內(nèi)部特征信息，對(duì)于心臟疾病的診斷和治療均具有相當(dāng)重要的臨床參考意義。心電信號(hào)比較微弱，在采集過(guò)程中經(jīng)常受到各種噪聲的影響，如工頻干擾、基線漂移、肌電干擾和隨機(jī)噪聲等，這些噪聲給臨床心血管疾病的準(zhǔn)確診斷和分析帶來(lái)了障礙。心電信號(hào)的消噪預(yù)處理是心電檢測(cè)、分析和診斷的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，直接決定著臨床心血管疾病的診斷與治療效果。
　　 本文主要研究了基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ降男碾娦?/p>

2、號(hào)預(yù)處理算法。在分析了心電信號(hào)噪聲特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?Empirical Mode Decomposition，簡(jiǎn)稱EMD)，針對(duì)心電信號(hào)中的工頻干擾、基線漂移和肌電干擾等幾種主要噪聲分別設(shè)計(jì)了相應(yīng)的濾波算法。利用臨床心電信號(hào)進(jìn)行了仿真和驗(yàn)證，結(jié)果表明本文所提算法可以有效去除心電信號(hào)中三種常見(jiàn)的噪聲信號(hào)。
　　 本文所做的主要工作有：
　　 提出了基于EMD和自適應(yīng)濾波的工頻干擾抑制算法。利用EMD分解心電信

3、號(hào)，產(chǎn)生IMF，將含有工頻干擾的IMF送入50Hz陷波器，將估計(jì)的工頻干擾作為自適應(yīng)濾波器的參考信號(hào)，通過(guò)自適應(yīng)算法抑制工頻。首先闡述了EMD的基本原理，其次構(gòu)建了EMD-自適應(yīng)工頻抑制算法，設(shè)計(jì)了50Hz陷波器，引入了可變步長(zhǎng)LMS算法。最后，用臨床實(shí)際心電信號(hào)驗(yàn)證了算法性能。結(jié)果顯示，50Hz工頻干擾得到了有效的抑制。
　　 提出了基于EMD和自適應(yīng)濾波的基線漂移抑制算法。利用EMD分解心電信號(hào)，得到IMF，將高階低頻的IM

4、F分量滑動(dòng)平均濾波，將估計(jì)的基線干擾作為自適應(yīng)濾波器的參考信號(hào)，通過(guò)自適應(yīng)算法抑制基線。用臨床實(shí)際心電信號(hào)，系統(tǒng)比較了此算法與傳統(tǒng)的滑動(dòng)平均濾波法、卡爾曼濾波法和帶通濾波法的消噪性能，結(jié)果顯示，心電信號(hào)的基線漂移得到了有效濾除。
　　 提出了基于EMD和閾值收縮的綜合噪聲抑制算法。利用EMD分解心電信號(hào)，把分解得到的IMF利用閾值函數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)閾值收縮，重構(gòu)出原始信號(hào)。提出了廣義閾值函數(shù)，推導(dǎo)了基于分解尺度的自適應(yīng)閾值選取；通過(guò)