基于经验小波变换优化自适应混合滤波器的心电信号去噪

BALASUBRAMANIAN S¹, NARUK Mahaveer Singh², TEWARI Gaurav³

(1. Department of Electronics and Communication Engineering, Maharishi University of Information Technology, Maharishi Vidya Mandir, Lucknow, 226013, India;

2. Department of Electronics and Communication Engineering, IEC College of Engineering and Technology, Greater Noida, 201310, India;

3. Department of Electrical Communication Engineering, School of Information and Communication Technology, Gautam Buddha University, Greater Noida, 201310, India) 

摘要：心血管疾病是世界上最主要的死亡原因。几十年来，人类心脏的健康一直是一个令人感兴趣的话题。心电图（ECG）信号是判断心脏健康状况的一种综合性的无创方法。许多健康医师利用心电图信号来确定心脏的关键信息。本文将群体智能方法应用于生物医学信号处理领域，以增强自适应混合滤波器和经验小波变换（EWT）。首先对输入心电信号加入高斯白噪声，然后对其进行EWT；采用提出的自适应混合滤波器对ECG信号进行去噪处理。利用蜜獾优化（HBO）算法优化EWT窗函数和自适应混合滤波器权重参数。所提方法在MATLAB 2018a中使用MIT-BIH数据集进行仿真，该数据集包含高斯白噪声、肌电图噪声和电极运动伪影噪声。与基于递归最小二乘的自适应滤波器、多通道最小均方方法和离散小波变换方法进行比较，验证了HBO方法的有效性。实验结果表明，在EWT和自适应混合滤波的支持下，HBO方法可以有效应用于心血管信号去噪。

关键词：心电图（ECG）信号去噪，经验小波变换（EWT），蜜獾优化（HBO），自适应混合滤波器，窗函数

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Balasubramanian, S., Naruka, M.S. & Tewari, G. Electrocardiogram Signal Denoising Using Optimized Adaptive Hybrid Filter with Empirical Wavelet Transform. J. Shanghai Jiaotong Univ. (Sci.) 30, 66–80 (2025). https://doi.org/10.1007/s12204-023-2591-1