王晓燕，鲁华祥,2，金敏，龚国良，毛文宇，陈刚

(1. 中国科学院 半导体研究所，北京 100083； 2. 中国科学院 脑科学与智能技术卓越创新中心，上海 200031)

基于相关性的小波熵心电信号去噪算法

王晓燕1，鲁华祥1,2，金敏1，龚国良1，毛文宇1，陈刚1

(1. 中国科学院 半导体研究所，北京 100083； 2. 中国科学院 脑科学与智能技术卓越创新中心，上海 200031)

针对心电信号的基线漂移、工频噪声、肌电噪声，本文提出了基于相关性的小波熵去噪算法。算法首先根据基线漂移的低频特性，确定小波分解的层数，置零近似系数，去除基线漂移；再对相邻尺度的高频小波系数进行相关处理，依据小波熵自适应地计算全局阈值去除工频和肌电噪声；最后将置零的近似系数和阈值处理后的小波系数重构得到有效信号。该算法能够在一次小波分解、重构的过程中，同时滤除心电信号中的3种主要噪声。对MIT-BIH数据库数据和模拟数据的仿真实验结果也表明该算法的去噪效果显著优于其他算法。

心电信号；去噪；相关性；小波熵；自适应

心电信号是心脏电活动在体表的综合表现，心电信号诊断因可靠、简便、对患者无创等优点，临床应用十分广泛。然而心电信号在测量时不可避免地存在一些强干扰和噪声，如基线漂移、工频噪声、肌电噪声和环境噪声等[1]。如何有效排除各种噪声，准确提取出有用的心电信号波形，是临床心脏病智能诊断的重要基础。

心电信号的频率在0.05～100 Hz之间，其中90%的能量集中在0.25～35 Hz之间。而心电信号噪声主要有50 Hz/60 Hz及其谐波组成的工频干扰、5～2k Hz的肌电干扰以及频率小于0.5 Hz的基线漂移等[2]。……