摘 要

心脑血管疾病是当今威胁人类健康的三大疾病之一，心电图作为检测和诊断心脑血管疾病的重要手段，在采集过程中会受到噪声的干扰，导致医生无法准确地诊断疾病。为了准确地诊断心脑血管疾病，查阅心电信号相关资料，了解到心电噪声主要包括基线漂移、工频干扰、肌电干扰等。采用MIT-BIH心电数据库中104号数据作为纯净的心电信号，叠加模拟的基线漂移和工频干扰。然后，对中值滤波、高通滤波、曲线拟合法去除基线漂移，平滑滤波、陷波法、levkov滤波去除工频干扰各种算法的原理进行了详细的研究，设计相应的函数，编写matlab代码进行去噪仿真。对比去噪前后的心电波形，可以直观的发现每种算法的优点和缺点，分析每种算法的优缺点，从而确定每种算法各自的应用方向。

关键词：心电信号去噪 基线漂移 工频干扰 中值滤波 平滑滤波

Research on Denoising Algorithm of ECG signal

Abstract

Cardiovascular disease was one of the current threats to human health of the three major diseases, ECG detection and diagnosis of cardiovascular disease as important means, in the acquisition process will be affected by noise interference, leading doctors were unable to accurately diagnose the disease. In order to accurately diagnose cardiovascular and cerebrovascular diseases, the ECG signal was studied. It was found that the ECG noise mainly included baseline drift, power frequency interference, EMG interference and so on. The MIT-BIH ECG database was used as the pure ECG signal, and the baseline drift and power frequency interference of the ECG signal was simulated. Then the median filtering, high pass filtering, curve fitting legitimate baseline drift removal, smoothing filter, notch filter, filter levkov removal principle of power frequency interference of various algorithms are studied in detail, design corresponding function, matlab code denoising simulation. Compared to the ECG before and after denoising, we can directly find the advantages and disadvantages of each algorithm, and analyze the advantages and disadvantages of each algorithm, so as to determine the application direction of each algorithm.

Key Words: ECG signal denoising;Baseline drift;Power-line interference;Median filtering;Smoothing filter

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 引言 1

1.1心电信号去噪背景和意义 1

1.2心电信号的产生原理 1

1.3心电信号去噪的研究现状 2

第二章 心电噪声的介绍及现阶段去除方法 3

2.1心电噪声的介绍 3

2.1.1心电信号噪声的分类及产生的原因 3

2.1.2心电噪声对诊断的影响 3

2.2现阶段去噪方法 4

2.2.1针对基线漂移 4

2.2.2针对工频干扰 5

2.3MIT-BIH心电数据库 5

第三章 去除基线漂移的算法研究 6

3.1中值滤波法去除基线漂移 6

3.1.1算法原理 6

3.1.2matlab代码及仿真 6

3.2高通滤波法去除基线漂移 8

3.2.1IIR滤波器和FIR滤波器的比较 8

3.2.2切比雪夫滤波器的设计 8

3.2.3matlab代码及仿真 9

3.3曲线拟合法去除基线漂移 10

3.3.1算法原理 10

第四章 去除工频干扰的算法研究 12

4.1平滑滤波法去除工频干扰 12

4.1.1算法原理 12

4.1.2matlab代码及仿真 12

4.2陷波法去除工频干扰 14

4.2.1算法原理 14

4.2.2matlab代码及仿真 15

4.3levkov滤波法去除工频干扰 16

4.3.1算法原理 16

第五章 总结 18

参考文献 19

致谢 21

第一章 引言

1.1心电信号去噪背景和意义

根据世界卫生组织统计，心血管疾病与糖尿病、癌症并称为威胁人类生命的三大杀手，且发病率呈上升趋势，全世界有30%的人患有心脑血管疾病，其中，我国有1.6亿人，居世界第一，占死亡人数的四分之一。心血管疾病具有高发病率、高死亡率、高致残率、高复发率、多并发症等特点。因此，发现心血管疾病的早期症状并及时预防显得尤其重要，那么当今医学界的首要问题就是准确地对心脏系统进行检测和诊断。心脏的电活动最早是被法国科学家Mattencci在1942年发现的，并在1872年被Muirhead记录，随后荷兰科学家W.Einthoven首次用毛细静电计从体表检测到心电波形，之后毛细静电计被改进成弦线电流计。经过一个世纪的发展，心电图机的功能越来越完善。具有抗干扰能力强、而且便携、记录清晰、自动分析诊断等功能，成为临床上诊断心脏病的主要方式，能有效诊断心律失常和传导障碍等疾病。

人类最早进行研究和应用的生物信号就是心电信号，由于心电信号比较弱，仅为毫伏级，极易受到环境的影响，如基线漂移、工频干扰、肌电干扰等。因此，为了更详细的了解心脏的生理特性，为心血管疾病提供诊断依据，提取出清晰、纯净的心电信号具有相当重要的意义。所以，为了得到纯净的ECG信号，首先要对采集到的ECG信号进行去噪处理，确保医生能准确无误的诊断出症状。

1.2心电信号的产生原理

心肌细胞膜是一种半透膜，膜内排列的带负电荷的阴离子与膜外排列的带正电荷的阳离子的数量相等，细胞膜内电位低于细胞膜外电位，这种状态成为极化状态。静息状态下的心肌细胞都处于极化状态，，没有电位差，心电图上的电位曲线平直。心肌细胞在受到刺激时，会发生除极过程，大量阳离子进入膜内，这时膜外电位由正变负。心肌细胞从心内膜顺序除极过程中的电位变化，表现为心电图上心房P波和心室的QRS波。细胞除极完成后，会发生复极过程，恢复到极化状态，此时细胞膜外的电位由负变正。心室的复极波在心电图上表现为T波，心房的复极波低，并且埋在心室的除极波中，在心电图上不容易辨认。

1.3心电信号去噪的研究现状

随着社会发展的不断进步，健康问题成为了人们越来越重视的问题，其中心血管疾病的发病率也随着生活水平的提高也呈现逐渐上升的趋势。因此，心电信号的采集、去除噪声干扰对心血管疾病的诊断起到了至关重要的作用。本次课题选取了心电信号去噪进行了研究。