一种基于组稀疏特性的心电信号降噪方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112515637A(43)申请公布日2021.03.19(21)申请号202011397754.7(22)申请日2020.12.02(71)申请人山东省人工智能研究院地址250013山东省济南市历下区科院路19号(72)发明人陈长芳舒明雷刘瑞霞杨媛媛魏诺孔祥龙(74)专利代理机构济南泉城专利商标事务所37218代理人支文彬(51)Int.Cl.A61B5/00(2006.01)A61B5/318(2021.01)权利要求书3页说明书6页(54)发明名称一种基于组稀疏特性的心电信号降噪方法(57)摘要一种基于组稀疏特性的心电信号降噪方法，通过合理选取信号组稀疏性测量函数，充分利用了心电信号的组稀疏特性，并促进了解的组稀疏性。基于带状系统的特性，每次迭代只需求解一个三对角方程组，提高了算法的有效性和计算效率，不仅适用于非重叠的组稀疏信号，当组稀疏信号出现重叠时，该方法仍然有效。通过选取严格凸的代价函数，保证了算法的收敛性，最终收敛到唯一最优解，在保持原始心电信号波形特征的同时，达到准确高效的降噪。CN112515637ACN112515637A权利要求书1/3页1.一种基于组稀疏特性的心电信号降噪方法，其特征在于，包括如下步骤：a)建立如y＝x+w的心电信号数学模型，其中，y∈RN为含有噪声的心电信号，x为干净的心电信号，x＝[x(0),x(1),...,x(N)]T∈RN，w∈RN为加入的噪声信号，RN为N维的实数空间，TKxn,K＝[x(n),...,x(n+K‑1)]∈R，0≤n≤N‑K，xn,K表示向量x中起始下标为n且由K个点组成的向量；b)建立关于变量x的凸优化问题，通过求解凸优化问题的最优解x*，得到干净的心电信号x，即x*＝x；c)基于交替方向乘子方法令x＝z，z为辅助变量，得到关于变量x和z的凸优化问题；d)基于优化最小方法，通过迭代算法计算最优解；e)判断迭代结果是否满足设定的收敛条件，如果不满足则返回步骤d)继续迭代，直至满足收敛条件，最终得到凸优化问题的最优解x*，该凸优化问题的最优解x*为干净的心电信号。2.根据权利要求1所述的基于组稀疏特性的心电信号降噪方法，其特征在于：步骤b)中通过公式*计算最优解x，式中|xi|表示x的第i个元素xi的绝对值，i＝(1,2,...,N)，F(x)为凸优化函数，arg表示F(x)的最小值对应的变量，D为一阶微分矩阵，(N‑1)×ND∈R，λ1与λ2均为常数，φ1(x)与φ2(Dx)为选取的心电信号组稀疏性测量函数，0≤k≤K‑1，s＝Dx。3.根据权利要求3所述的基于组稀疏特性的心电信号降噪方法，其特征在于：步骤c)中利用公式x*,建立优化问题，式中z*为z的最优解。4.根据权利要求4所述的基于组稀疏特性的心电信号降噪方法，其特征在于，步骤d)包括如下步骤：d‑1)通过公式迭代求(i)解最小化问题，得到第i步的最优解x，式中η为常数，η＞0，d为优化变量，F1(x)的最大函2CN112515637A权利要求书2/3页数为G1(x,r)，r为辅助变量，C1为与x无关的常数，0≤j≤K‑1，[Λ(r)]n,n为Λ(r)的第n行第n列的元素，Λ(r)为N×N阶矩阵，当x≠r时G1(x,r)≥F1(x)，当x＝r时，G1(r,r)＝F1(x)，其中，通过公式计算得到第i+1步迭代最优解x(i+1)，I为单位矩阵，[·]‑1为矩阵的逆，z(i)为Z第i步的最优解，d(i)为d第i步的最优解，式中(i)(i)[Λ(x)]n,n为Λ(x)的第n行第n列的元素，d‑2)通过公式迭代求解最小化问(i)题，得到i步的最优解z，式中v＝Dz，vn,K为向量v中起始下标为n且由K个连续点组成的向量，F2(z)的最大函数为G2(z,u)，0≤j≤K‑1，[Λ(Du)]n,n为Λ(Du)的第n行第n列的元素，其中ξ＝Du，T为矩阵转置，C2为与z无关的常数，u为辅助变量，当z≠u时，G2(z,u)≥F2(z)，当z＝u时，G2(u,u)＝F2(u)，其中，通过公式计算得到第i+1步迭代最优解z(i+1)，，式中3CN112515637A权利要求书3/3页(i)(i)0≤j≤K‑1，[Λ(Dz)]n,n为Λ(Dz)的第n行第n列的元素，其中v(i)＝Dz(i)；d‑3)通过公式d(i+1)＝d(i)‑(z(i+1)‑x(i+1))迭代得到第i+1步最优解d(i+1)，d(i)为第i步的最优解。5.根据权利要求5所述的基于组稀疏特性的心电信号降噪方法，其特征在于：步骤e)中通过公式计算收敛条件F(x(i))，式中c0为给定常数，当迭代结果不满足则返回步骤d)中通过公式及d(i+1)＝d(i)‑(z(i+1)‑x(i+1)