申请/专利权人：合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)

申请日：2024-05-21

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN118216927A

主分类号：A61B5/346

分类号：A61B5/346;A61B5/00;G06F18/10;G06F17/14

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.21#公开

摘要：本发明公开了一种自适应心电信号工频干扰滤除方法，包括：S1：基于所获取到的心电信号查找工频干扰所在的频域区间；S2：基于频域区间，利用自适应陷波滤波算法对基准频率的频率区间对应的心电信号进行陷波滤波处理，得到陷波滤波后平均功率；S3：基于陷波滤波后平均功率和基于陷波滤波后平均功率计算误差值；S4：通过对比筛选出误差值最小对应的滤波器参数，得到与输入的心电信号对应的自适应陷波滤波器以及去除工频干扰后的心电信号；该心电信号工频干扰滤除方法解决了去除EMG信号中各种干扰噪声的同时最大程度保留EMG真实信号的技术问题。

主权项：1.一种自适应心电信号工频干扰滤除方法，其特征在于，包括：S1：基于所获取到的心电信号查找工频干扰所在的频域区间；S11：将获取到的心电信号预处理得到心电信号频域数据以及信号功率谱密度，表示频率；S12：划分3个频率区间，其中1个频率区间包含基准频率，另外两个频率区间分别分布在包含基准频率的频率区间的左右两侧，基于信号功率谱密度计算每个频率区间的平均功率，得到平均功率，其中，取包含基准频率的频率区间的平均功率作为第一基准功率，取不包含基准频率的两个频率区间对应的平均功率和的平均值作为第二基准功率；S13：判断第一基准功率是否大于等于第二基准功率，若是，则包括基准频率的频率区间内包含工频干扰，进入步骤S14，若否，则包括基准频率的频率区间内不包含工频干扰，直接输出滤波后的心电信号，将所述直接输出滤波后的心电信号作为不存在工频干扰时所输出的心电信号；S14：基于心电信号频域数据在包括基准频率的频率区间查找幅值最大的峰值点；S15：以峰值点对应的频率作为起点，沿着横坐标正、反两个方向分别以为步长，正向步进计算，反向步进计算，表示采样频率，表示乘积，为信号长度；S16：将正向步进计算结果和反向步进计算结果小于0时对应的两个频率值为工频干扰所在的频域区间；S2：基于工频干扰所在的频域区间，利用自适应陷波滤波算法对包含工频干扰频率区间对应的心电信号进行陷波滤波处理，得到陷波滤波后平均功率；S3：基于陷波滤波后平均功率和第二基准功率计算误差值，以评估陷波滤波后的信号在工频干扰所在的频域区间内信号功率与其他不包括基准频率的频率区间的功率差异性；S4：通过对比筛选出误差值最小对应的滤波器参数，最终得到与输入的心电信号对应的自适应陷波滤波器，通过自适应陷波滤波器对心电信号处理，得到去除工频干扰后的心电信号，将所述去除工频干扰后的心电信号作为存在工频干扰时所输出的心电信号。

全文数据：

权利要求：

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