利用遗传算法优化小波阈值滤波以减少ECG信号中的噪声

简介：
心电图（ECG）是一种记录心脏电活动的关键信号。心电信号的滤波质量对医学诊断具有重要影响。小波分析因其在时频域信息处理上的优势而被广泛应用于信号去噪领域。然而,由于其固定过渡曲线的特点,许多基于小波变换去噪的方法难以适应不同类型的信号变化需求,因此本文提出了一种新的遗传优化小波阈值方法。 该方法设计了一种新的二次曲线阈值函数（QCTF），其特点在于能够平滑地连接不同阈值点,从而避免因突变性过渡而产生的振荡问题,同时减少因过陡峭过渡导致的小波系数偏差的风险。 此外,为了使去噪效果更加理想,本文还设计了一种新型遗传算法,用于自动搜索最优参数以满足均方根误差和滤波平滑度双重指标的要求。 最后,通过MIT-BIH心律失常数据库中的ECG记录对所提方法进行了验证,并将结果与传统硬阈值和软阈值方法进行了对比分析. 实验结果表明,QOWT能够实现平滑的阈值转换过程,既避免了硬阈值方法带来的截止点振荡问题,也克服了软阈值方法导致的小波系数偏差的问题；同时该算法具有良好的适应性特征,能够在保证滤