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基于双树复小波变换和形态滤波的PPG信号去噪方法
摘要
随着可穿戴设备的日益普及，心率监测已成为监测用户健康的重要手段。然而，获得的光电测量脉搏波形信号常受到呼吸、肌肉活动等干扰，需要对信号进行去噪处理。本文提出了一种基于双树复小波变换和形态滤波的PPG信号去噪方法。首先，采用小波变换将原始PPG信号分解为不同频率的小波系数，然后对高频小波系数进行阈值处理，去除信号中的高频噪声。接着，引入形态学滤波算法对不同尺度下的低频小波系数进行二值化滤波，去除信号中的低频噪声。最后，将去噪后的小波系数反变换得到去噪后的PPG信号。实验结果表明，该方法可以去除PPG信号中的不同频率干扰噪声，改善信噪比，为后续的心率检测提供了可靠的信号源。
关键词：PPG信号；去噪；双树复小波变换；形态学滤波
Abstract
Withthepopularizationofwearabledevices,heartratemonitoringhasbecomeanimportantmeansofmonitoringuserhealth.However,theacquiredphotoplethysmogram(PPG)waveformsignalisoftensubjecttointerferencefrombreathing,muscleactivity,etc.,andneedstobedenoised.Inthispaper,aPPGsignaldenoisingmethodbasedondual-treecomplexwavelettransformandmorphologicalfilteringisproposed.Firstly,theoriginalPPGsignalisdecomposedintowaveletcoefficientsofdifferentfrequenciesbywavelettransform,andthenthehighfrequencywaveletcoefficientsarethresholdedtoremovehighfrequencynoiseinthesignal.Then,themorphologicalfilteringalgorithmisintroducedtobinarizeandfilterthelowfrequencywaveletcoefficientsatdifferentscalestoremovelowfrequencynoiseinthesignal.Finally,thedenoisedwaveletcoefficientsareinversetransformedtoobtainthedenoisedPPGsignal.TheexperimentalresultsshowthatthismethodcanremoveinterferencenoiseofdifferentfrequenciesinPPGsignals,improvethesignal-to-noiseratio,andprovideareliablesignalsourceforsubsequentheartratedetection.
Keywords:PPGsignal;denoising;dual-treecomplexwavelettransform;morphologicalfiltering
1.引言
心率是人体最基本的重要指标之一，其反映了人体内在的代谢状况、心血管系统的运行状态以及身体对外界情况的应对能力。以往通过心电图等方法获取人体心率的数据，但是需要接触皮肤而且测量非常不方便。随着可穿戴设备的普及，人们可以通过佩戴智能手环、智能手表等高科技产品来实现非接触式的心率监测。而其中最常用的脉搏波形信号是光电测量脉搏信号(Photoplethysmogram,PPG)。
然而，PPG信号的获得往往会受到呼吸、肌肉活动等外界干扰，噪声影响会降低所测量的心率数据的准确性。因此，对PPG信号进行去噪是必不可少的。目前，常见的去噪方法包括滑动平均、高斯滤波、中值滤波、小波变换等。相比于传统的数字滤波方法，小波变换具有更好的局部频率特性和分辨能力，能够有效地去除多尺度的噪声。该方法已被广泛应用于信号去噪领域[1]。
本文提出了一种基于双树复小波变换和形态学滤波的PPG信号去噪方法。该方法将原始PPG信号分解为不同频率的小波系数，针对不同频率的噪声进行去除。实验结果表明，本文提出的方法可以去除不同频率的噪声干扰，保持原始信号的主要信息，提高了信噪比，为后续的心率检测提供了可靠的信号源。
2.方法
2.1双树复小波变换
小波变换是一种信号处理方法，它将信号分解成不同频率的小波系数，以实现信号的去噪、特征提取等目的。