本发明属于心电图技术领域，涉及一种心电图信号的基线滤波方法。

背景技术：

QRS波群作为心电图(ECG )信号最明显的特点，实际准确检测是心电图设备的基本要求。 但由于人体自主或无意识的运动，以及其他误差，会引起ECG诱导的上下漂移。 这就是基线漂移。 基线偏移不仅在视觉上引起对ECG信号的确定的不便，而且对特征波群QRS的检测造成较大的干扰。

一般正常人群ECG信号幅度在10uV~5mV之间，频率范围在0.15Hz~150Hz，其中90%以上的ECG信号能量集中在0.25Hz~35Hz之间。 心电信号的特征是强度小、频率低，并且各种类型的噪声被包括在心电信号的波形中。 这些噪声中含有条纹噪声，探测电极移动引起的人为噪声、电源线干扰、基线漂移和t波高频与QRS波群相似。 基线漂移是由于人的呼吸运动和电极在皮肤上的微小移动，频率通常小于5Hz。 基线漂移直接影响心电信号的上下位置，干扰心电信号QRS波群的检测和心电图的直接诊断。

目前QRS检测方法包括数字滤波技术、自适应滤波技术、小波变换、数学形态学、神经网络及独立分量分析等。 这些算法各有优缺点，使用时要看具体情况。 例如，经典滤波算法复杂度不高，实现也比较简单，但滤波效果达不到理想要求，导致效率过低。

技术实现要素：

本发明的目的是为了解决现有技术的上述问题而提供心电图信号基线滤波方法。 本发明要解决的技术问题是如何有效地执行心电图基线滤波器。

本发明的目的可以通过以下技术手段实现。 一种心电图信号基线滤波方法，该方法包括以下步骤：

利用数学形态学消除基线漂移：

f(n )，(n=0，1，…，N-1 )和k (m ) ) m=0，1，…，M-1 )分别为一维离散函数，NM。 这里，f(n )是处理对象的信号序列，k(m )是结构要素序列。 关于f(n ) k ) m )的腐蚀运算定义如下

关于f(n ) k ) m )的膨胀运算定义如下

这两个基本运算可以构成开运算和闭运算。 其中，断开运算是指定义信号在被结构元素腐蚀后进行膨胀运算，若标记为，则为(fk ) ) (n )=(fk ) k ) ) n )； 闭合运算定义为在信号因结构元素而膨胀后进行蚀刻运算，记为(即(f ) k ) ) n )；

进行第1段滤波

另一方面，对要处理的信号序列f0和结构要素序列k1进行闭运算，进而与结构要素序列k1进行开运算，得到要处理的信号序列的估计值之一(f0(k1 ) (k1 )； 对处理对象的信号序列f0和结构要素序列k1进行开运算，进而对结构要素序列k1进行闭运算，得到处理对象的信号序列的估计值2(f0k1 ) k1，取估计值1和估计值2的平均值f1；

步骤2、将步骤1中得到的平均值f1与结构元素序列k2进行闭运算，进而与结构元素序列k2进行开运算，得到应处理的信号序列的估计值(f1(k2 ) ) k2； 对处理对象的信号序列f1和结构要素序列k2进行开运算，进而对结构要素序列k2进行闭运算，得到处理对象的信号序列的估计值2(f1k2 ) k2，取估计值1和估计值2的平均值f2； 这样，得到平均值f0、f1、…、fn；

步骤3、取f0、f1、fn的平均值f是滤波后的信号序列。

2次滤波是设计结构要素k2，从基线形状中选定线段，取1.5TFs时为54个采样单位。

巴特沃斯滤波器在对10Hz左右的低频信号进行形态学校正的心电信号进行滤波后，仍存在10Hz左右的噪声干扰，但这里，选择IIR滤波器中的典型的巴特沃斯数字滤波器。

然后采用IIR方法滤除10Hz左右的噪声，更好地强调QRS波群。 当360Hz为采样频率时，通带等于或大于20Hz，40dB或更高的阻带衰减到2Hz，并且通带中的波动小于3dB。 将MATLAB作为计算工具时得到的滤波器次数为2，进一步的滤波器差分方程式如下

y [ n ]-1.5181 [ y-1 ] 0.6135 y [ n-2 ]=0.0239 x [ n ] 0.0477 x [ n-1 ] 0.0239 x [ n-2 ]

滤波器的安装通常使用递归算法。

本专利基于数学形态学滤波方法的原理，消除基线漂移。 在消除基线漂移的过程中，主要使用的运算是腐蚀运算和膨胀运算、开运算和闭运算。 数学形态学最基本的概念是结构元素(Structuring Element )，它本身具有一定的形态(如点、线、圆等)，相当于一个探针，不断移动匹配。 在数据量较少的情况下，可以快速彻底消除基线漂移，效果明显。 用巴特沃斯滤波器除去10Hz左右的信号。

与现有技术相比，本发明具有以下优点。

1、本专利可以更好地解决ECG信号的基线漂移，使ECG信号返回到一条基线上，有利于ECG的视觉观察，更方便ECG的QRS波群检测。

2、本专利还可使用巴特沃斯滤波器来去除10Hz噪声和50Hz工频干扰等其它干扰信号。

图纸说明

图1是根据本实施例的利用形态学方法对基线漂移进行滤波的流程图。

图2是本实施例中结构元素的形态设计图。

图3中的三个信号从顶部起依次对原始心电信号、原始信号采用数学形态学来去除基线漂移

移后的信号、对消除基线漂移后的信号再消除10Hz噪声后的信号。

具体实施方式

以下是本发明的具体实施例并结合附图，对本发明的技术方案作进一步的描述，但本发明并不限于这些实施例。

利用数学形态学消除基线漂移：

设f(n)，(n＝0，1，…，N-1)和k(m)(m＝0，1，…，M-1)分别是一维离散函数，N>M,其中f(n)是待处理的信号序列，k(m)为结构元素序列；f(n)关于k(m)的腐蚀运算定义为：

f(n)关于k(m)的膨胀运算定义为：

这两种基本的运算可组成开运算和闭运算，其中，开运算定义为信号被结构元素腐蚀后再进行膨胀运算，记为°，即为(f°k)(n)＝(fΘk⊕k)(n)；闭运算定义为信号被结构元素膨胀后再进行腐蚀运算，记为·，即(f·k)(n)＝(f⊕kΘk)(n)；

如图1所示，进行第一级滤波(只进行两次)

步骤一、将待处理的信号序列f0与结构元素序列k1进行闭运算，再与结构元素序列k1进行开运算，得到待处理的信号序列的预估值一(f0·k1)°k1；将待处理的信号序列f0与结构元素序列k1进行开运算，再与结构元素序列k1进行闭运算，得到待处理的信号序列的预估值二(f0°k1)·k1，取预估值一和预估值二的平均值f1；

步骤二、将步骤一得到的平均值f1与结构元素序列k2进行闭运算，再与结构元素序列k2进行开运算，得到待处理的信号序列的预估值一(f1·k2)°k2；将待处理的信号序列f1与结构元素序列k2进行开运算，再与结构元素序列k2进行闭运算，得到待处理的信号序列的预估值二(f1°k2)·k2，取预估值一和预估值二的平均值f2；

步骤三、取f0，f1的平均值f3,，即为滤波后的信号序列。

如图2所示，第二级滤波，设计结构元素k2，由基线形状选定线段，如取1.5T×Fs，就是54个采样单位。

巴特沃斯滤波器滤除10Hz左右低频信号经过形态学方法矫正后的心电信号依然存在10Hz左右的噪声干扰，这里选择IIR滤波器中的典型，巴特沃斯数字滤波器。

下面采用IIR的方法对10Hz左右的噪声进行滤除，使其更好的突出QRS波群。在360Hz为采样频率的情况下，通带为20Hz以上，不少于40dB的阻带衰减到2Hz，通带波纹小于3dB。在以MATLAB作为计算工具的情况下得到滤波器阶数为2，进一步的到的滤波器差分方程为：

y[n]-1.5181[y-1]+0.6135y[n-2]＝0.0239x[n]+0.0477x[n-1]+0.0239x[n-2]

滤波器的实现通常用递归算法。

中的三个信号，从上至下依次为：原始心电信号、对原信号利用数学形态学消除基线漂移后的信号、对消除基线漂移后的信号再消除10Hz噪声后的信号。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。