基于小波变换的表面肌电信号去噪方法

基于平移不变小波变换的颈肩肌电信号去噪方法研究
李琰;隋修武
【期刊名称】《生物医学工程研究》
【年(卷),期】2018(037)001
【摘要】在采用肌电信号进行颈肩肌肉疲劳特性分析中,为提高非平稳表面肌电信号(surface electromyo-graphy,SEMG)的信噪比,抑制传统强制去噪时在信号奇异点处产生的伪吉布斯(Gibbs)现象,采用平移不变(translation invariance,TI)小波新阈值去噪的方法对肌电信号进行去噪.实验表明,该方法在保留颈肩肌电信号主要特征的前提下,与传统强制去噪方法比较,信号的信噪比(signal-noise ratio,SNR)提高了7倍,均方根误差(root mean square error)降低为原来的四分之一,故该方法更适合在充分保留肌电信号细节特征的前提下,去除颈肩肌电信号中的白噪声和50 Hz工频谐波干扰.
【总页数】4页(P52-55)
【作者】李琰;隋修武
【作者单位】天津工业大学机械工程学院天津市现代机电装备技术重点实验室,天津300387;天津工业大学机械工程学院天津市现代机电装备技术重点实验室,天津300387
【正文语种】中文
【中图分类】R318
【相关文献】
1.基于二代小波变换和盲信号分离的肌电信号工频去噪处理方法 [J], 左静;岑红蕾;任玲
2.基于改进小波阈值法的平移不变心电信号去噪 [J], 苏丽;赵国良;张仁彦
3.基于稀疏编码阈值的平移不变法心电信号去噪 [J], 卢清;赵治栋
4.基于改进小波变换的手臂肌电信号去噪算法的研究 [J], 刘明君;董增寿
5.基于平移不变小波变换的脑电信号去噪 [J], 徐洁;宋英;刘功俭;戴体俊
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医用电子学论文摘要以小波变换的多分辨率分析为基础, 通过对体表心电信号(ECG) 及其噪声的分析, 对ECG信号中存在的基线漂移、工频干扰及肌电干扰等几种噪声, 设计了不同的小波消噪算法; 并利用MIT/BIH 国际标准数据库中的ECG 信号和程序模拟所产生的ECG 信号, 分别对算法进行了仿真与实验验证。

结果表明, 算法能有效地滤除ECG 信号检测中串入的几类主要噪声, 失真度很小, 可满足临床分析与诊断对ECG 波形的要求。

关键词: ECG 信号, 小波变换, 基线漂移, 工频干扰, 肌电干扰AbstractWe apply the multi-resolution analysis (MRA ) of wavelet transform ( WT ) , which was proposed by Mallat [ 5 ] , to suppress the three main types of noises existing in electrocardiogram ( ECG ) signals : baseline wander, power line interference and electro my ographical interference. We apply Mallat algorithm [ 4 ] to suppress the baseline wander in ECG signals. We apply the sof t-thresholding algorithm, proposed by donohoetal on the basis of MRA of WT , to suppress power line interference in ECG signals. We apply Mallat algorithm and then the algorithm proposed by Donohoetal to suppress the electro my ographical interference in ECG signals ,who sefrequency range varies f rom 5Hz to 2kHz. We performed simulations ,using both ECG signals from MIT/BIH database, and ECG signals generated via computer simulation .The results show that the algorithm can suppress the main no isesexisting in ECG signals efficiently with very little distortion, and can satisfy the requirement s of clinical analysis and diagnosis on ECG waveforms.Key words: ECG (electro cardio gram ) signal, wavelet transform , baseline wander, power line interference , electro my ographical interference目录摘要 (2)Abstract (3)目录 (4)第一章心电信号的噪声特点 (5)第二章小波分析与传统信号处理方法的比较 (5)第三章小波去噪的基本原理 (6)3.1 心电图各波特征 (6)3.2 小波变换 (6)3.3 小波分析去噪原理 (7)第四章小波去噪的基本步骤 (8)4.1 小波变换去噪的流程示意图： (8)4.2 小波除噪的具体步骤： (8)第五章小波去噪中的阈值函数和阈值的选取 (8)5.1 阈值函数 (8)5.2 阈值的选取 (9)第六章小波去噪中小波函数的选择 (10)第七章去噪效果的评价 (10)第八章程序说明及结果显示 (11)8.1 程序说明 (11)8.2 结果展示 (12)总结 (12)第一章心电信号的噪声特点心电图(elect rocardiogram , ECG) 的检测与分析, 是临床了解心脏功能状况、辅助诊断心血管疾病、评估各种治疗方法的重要手段。

表面肌电信号检测电路的高抗干扰设计方法与算法研究随着人们对健康的关注逐渐增加，表面肌电信号检测技术成为研究和应用的热点之一。

然而，在表面肌电信号检测中，干扰问题一直是制约其应用的重要因素之一。

本文将探讨一种高抗干扰的设计方法与算法，以提高表面肌电信号检测电路的性能和可靠性。

一、介绍表面肌电信号是一种记录肌肉运动的电信号，被广泛应用于运动控制、生物医学工程等领域。

然而，表面肌电信号的检测受到环境电磁干扰和生物噪声的影响，从而导致信号质量下降和测量误差增加。

因此，如何提高表面肌电信号检测电路的抗干扰能力成为研究的重要内容。

二、高抗干扰设计方法1. 差分信号放大器设计差分信号放大器是表面肌电信号检测电路中最关键的部分之一。

通过差分信号放大器的设计，可以在一定程度上抑制共模干扰，提高信号的抗干扰能力。

在设计过程中，可以采用低噪声、低漂移的运算放大器，并采用差分输入电路、滤波电路等方法来实现对差分信号的放大和滤波。

2. 滤波器设计为了消除高频噪声和谐振噪声对表面肌电信号的影响，需要设计合适的滤波器来进行滤波处理。

一种常用的滤波器设计方法是采用带通滤波器，将表面肌电信号的频率范围内的信号传递，而抑制其他频率范围的干扰信号。

此外，还可以采用数字滤波器进行后续的数字滤波处理，进一步提高信号的抗干扰能力。

3. 接地与屏蔽设计良好的接地和屏蔽设计可以有效地防止外界干扰对表面肌电信号检测电路的影响。

在接地设计中，可以采用单点接地或者星型接地的方式，减少接地回路的干扰。

在屏蔽设计中，可以采用金属屏蔽罩或者电磁屏蔽材料来提供良好的屏蔽效果，避免外界电磁干扰的影响。

三、高抗干扰算法研究除了设计高抗干扰的电路之外，还可以通过算法来提高表面肌电信号的抗干扰能力。

一种常用的算法是基于小波变换的去噪方法。

通过对表面肌电信号进行小波变换，在小波域内对干扰信号进行滤波处理，从而得到干净的表面肌电信号。

此外，还可以采用卡尔曼滤波等算法来对信号进行重构和滤波，提高信号的质量和准确性。

二代小波变换在肌电信号消噪中的应用罗志增;李亚飞;孟明【摘要】为了更好地消除混杂在表面肌电信号中的噪声,提出了一种基于二代小波变换的表面肌电信号消噪方法.利用提升算法进行表面肌电信号二代小波分解,得到多层的信号高频细节系数,分别运用软、硬阈值进行处理,对滤波后的信号进行小波重构,恢复消噪后的原始信号.通过对加噪正弦信号和真实表面肌电信号的消噪实验,结果表明:二代小波是一种明显优于一代小波的消噪方法,且硬阈值法优于软阈值法.【期刊名称】《计量学报》【年(卷),期】2010(031)003【总页数】5页(P260-264)【关键词】计量学;消噪;二代小波;表面肌电信号【作者】罗志增;李亚飞;孟明【作者单位】杭州电子科技大学机器人研究所,浙江,杭州,310018;杭州电子科技大学机器人研究所,浙江,杭州,310018;杭州电子科技大学机器人研究所,浙江,杭州,310018【正文语种】中文【中图分类】TB971 引言肌电信号(Electromyography，EMG)是一种伴随肌肉活动的生物电信号,是肌肉活动的电信号根源。

表面肌电信号(Surface electromyography，SEMG)则是浅层肌肉EMG和神经干上电活动在皮肤表面的综合效应[1],它是从人体骨骼肌外皮肤表面通过拾取电极记录下来的一种非线性非平稳信号,而且非常微弱(其幅值仅为μV级),极易受噪声的污染,因此在对SEMG作进一步处理前,必须滤除其中的噪声。

由于SEMG具有无创性、多靶性等测量优点，已经应用到临床诊断、生物电反馈、体育训练等领域，特别是假肢运动的控制[2]。

目前，针对SEMG的消噪,使用最多的是一代小波，它是一种时频域分析信号的有效方法。

常用的一代小波变换滤波方法有3种：Mallat提出的模极大值重构滤波[3]，Xu提出的空域相关滤波[4]和Donoho提出的阈值滤波[5]。

一代小波变换依赖于傅里叶变换，有大量的卷积运算，运算速度较慢。

基于小波变换的噪声消除算法研究在电工和电子技术实验中，需要对各种参数进行测量，但由于电磁噪声的存在直接影响了测量的结果，有时甚至会将有用信号完全淹没而导致测量失败。

本文以小波变换为基础，对消除测量信号中的白噪声方法进行了研究，以求达到合理消除白噪声的目的。

1小波消噪的原理一般地，有用信号通常表现为低频信号或是一些比较平稳的信号，而噪声信号则通常表现为高频信号。

所以消噪过程主要进行以下处理：首先对原始信号进行小波分解，则噪声部分在电工和电子技术实验中，需要对各种参数进行测量，但由于电磁噪声的存在直接影响了测量的结果，有时甚至会将有用信号完全淹没而导致测量失败。

本文以小波变换为基础，对消除测量信号中的白噪声方法进行了研究，以求达到合理消除白噪声的目的。

1 小波消噪的原理一般地，有用信号通常表现为低频信号或是一些比较平稳的信号，而噪声信号则通常表现为高频信号。

所以消噪过程主要进行以下处理：首先对原始信号进行小波分解，则噪声部分通常包含在高频系数中；然后对小波分解的高频系数以门限阈值等形式进行量化处理；最后再对信号重构即可达到消噪的目的。

对信号消噪实质上是抑制信号中的无用部分，恢复信号中有用部分的过程。

设一个含噪声的一维信号的模型可以表示成如下形式：s(i)=f(i)+σ·e(i)， i=0，1，…，n-1其中，f(i)为真实信号，e(i)为噪声，s(i)为含噪声的信号。

一般来说，一维信号的降噪过程可分为一维信号的小波分解，小波分解高频系数的阈值量化处理和一维小波的重构3个步骤。

小波能够消噪主要由于小波变换具有如下特点：低熵性小波系数的稀疏分布，使图像处理后的熵降低。

多分辨特性由于采用了多分辨的方法，所以可以非常好地刻画信号的非平稳性，如突变和断点等，可以在不同分辨率下根据信号和噪声的分布来去除噪声。

去相关性小波变换可对信号去相关，且噪声在变换后有白化趋势，所以小波域比时域更利于去噤。

基函数选择更灵活小波变换可以灵活选择基函数，也可以根据信号特点和降噪要求选择多带小波、小波包等，对不同的场合，可以选择不同的小波基函数。

表面肌电信号检测电路的噪声抑制与信号放大策略表面肌电信号（Surface Electromyography, sEMG）是一种用于测量人体肌肉活动的非侵入性技术。

然而，在sEMG检测过程中，噪声会对信号的质量产生负面影响，降低信号的精确度和可靠性。

因此，噪声抑制和信号放大策略成为了sEMG检测电路设计中的重要问题。

一、噪声抑制策略1. 滤波器设计噪声滤波器在sEMG检测电路中起到关键作用。

首先，需要对sEMG信号的频率进行合理分析。

根据信号频率特性选择合适的滤波器类型，如低通滤波器或带通滤波器。

然后，选择合适的滤波器参数，例如截止频率、陡度等，以实现对噪声的抑制，同时保留有效的sEMG信号。

2. 基线漂移校正sEMG信号的基线漂移是一种常见噪声干扰。

为了抑制基线漂移，可以采用差分放大器或运算放大器等电路设计技术。

这些技术能够通过相位合适的反馈环路将基线漂移抵消，从而有效提高信号质量。

3. 隔离放大器sEMG信号采集电路通常需要与其他电路或仪器进行连接。

然而，连接过程中可能会引入电磁干扰或共模干扰，对sEMG信号产生干扰。

为了解决这一问题，可以使用隔离放大器将信号源与环境隔离开来，从而减少干扰对sEMG信号的影响。

二、信号放大策略1. 放大器设计sEMG信号通常具有较低的振幅。

为了保证信号的清晰度和可靠性，需要使用合适的放大器进行信号放大。

放大器的增益应根据实际需求进行选择，既要保证信号放大到足够的水平，又要避免引入过多的噪声。

此外，放大器的带宽也需要合理设计，以保证对不同频率的sEMG信号进行准确放大。

2. 信号整形sEMG信号在采集过程中可能会被功率线频率（如50Hz或60Hz）的干扰所污染。

为了去除这些干扰，可以采用锁相放大器等技术，将sEMG信号与同频率的参考信号进行相位同步和合成，从而实现对干扰的抑制。

3. 多通道设计sEMG信号通常需要采集多个通道，以获取更全面的肌肉活动信息。

在多通道设计中，需要考虑通道之间的相互干扰问题。

基于二代小波变换和盲信号分离的肌电信号工频去噪处理方法左静;岑红蕾;任玲【摘要】通过数据采集装置获取的表面肌电信号往往含有一些噪声和干扰,其中主要为50Hz工频干扰.为了得到有效的sEMG,本文提出一种二代小波变换和独立分量分析(ICA)相结合的方法.先利用二代小波变换的消噪作用,将采集到的sEMG中的部分噪声去除,再经过FastICA算法对经过二代小波消噪后的信号进行工频去噪,实验最后利用相关性系数验证ICA分量与原始sEMG的一致性.【期刊名称】《农业网络信息》【年(卷),期】2016(000)005【总页数】5页(P62-65,68)【关键词】表面肌电信号;独立分量分析;二代小波变换;FastICA算法;工频干扰;互相关系数【作者】左静;岑红蕾;任玲【作者单位】新疆石河子大学机电学院,新疆石河子 832003;新疆石河子大学机电学院,新疆石河子 832003;新疆石河子大学机电学院,新疆石河子 832003【正文语种】中文【中图分类】TP315表面肌电信号（Surface Electromyography，sEMG）是一种在皮肤表面募集到的，伴随着肢体运动导致肌肉收缩而产生的生物电信号。

sEMG包含了丰富的肌肉运动的信息，已广泛应用于临床诊断、生物电反馈、体育训练，假肢的运动控制等领域［1］。

在肌电信号的采集过程中，由于人体本身存在天然电流，各神经元之间又相互连接，使得多通道肌电信号采集到的信号存在相邻肌电信号的混迭成分［2］。

为了得到较好的源信号，进行进一步研究分析，需要对肌电信号进行去混迭处理。

独立成分分析［3］（independent component analysis，ICA）是信号处理领域在20世纪90年代后期发起来的一种新的信号处理方法，目的是从多通道测量所得到的若干独立信源线性组合成的观测信号中，将这些独立成分分离开来。

目前，ICA在通讯领域、生物医学信号处理、图象增强和恢复、故障诊断、雷达系统等领域获得了广泛的应用。

基于小波变换的信号去噪技术研究近年来，信号处理技术在各个领域中扮演着越来越重要的角色。

在传统的信号处理方法中，一般利用滤波器等手段进行去噪处理。

然而，这种方法存在很多不足，例如难以处理多变的噪声，也容易出现误判等问题。

随着小波变换技术的不断发展，基于小波变换的信号去噪技术正逐渐成为一种有效的替代方法。

小波变换在信号处理中具有许多优点，能够有效地提取信号中的特征，并将其与噪声分开进行处理。

本文将会对基于小波变换的信号去噪技术进行详细探讨。

一、小波变换简介小波变换是一种最近20年内发展起来的新型信号分析方法，它具有许多传统傅里叶变换所不具备的特性。

小波变换可以将信号分成低频和高频两部分进行处理，这种能够提供更加细致的信号分解能力，使得信号的特征更加明显。

此外，小波变换还能够适应信号的现实特性，更好地适用于一些特定的应用。

二、小波去噪方法小波去噪方法是基于小波变换所开发而来的，其主要思路是通过多级小波变换将原始信号分解成不同尺度下的子带信号，再通过对每个分解出来的子带信号进行阈值处理，从而实现对信号噪声的去除。

具体地，小波去噪方法可分为以下三个步骤：（1）小波分解将原始信号进行多级小波分解，得到不同尺度下的子带信号。

（2）阈值处理对每个子带信号进行阈值处理，去除低于一定阈值的信息，降低噪声对原始信号的影响。

（3）小波重构将处理后的信号进行多级小波重构，得到去噪后的信号。

三、小波去噪算法小波去噪算法是指通过运用小波变换理论，将原信号去除其中混杂的噪声，实现信号的准确重构的一种算法。

其中最常用的算法分别有软阈值、硬阈值和连续小波变换。

1. 软阈值算法软阈值算法是指将小于某一特定阈值的绝对值的所有系数设为零，大于这一阈值的系数变成更小的数。

这种方法在去噪量得到充分保证的同时，可以让最终信号更加平滑。

2. 硬阈值算法硬阈值算法是指将所有绝对值小于某特定阈值的系数取零，即对所有小于固定阈值的系数进行直接处理。

这种方法相对MSE的处理方法容易使得处理后的信号比较平稳，但同时误差较大。

表面肌电信号信号处理方法及其应用全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：表面肌电信号信号处理方法及其应用表面肌电信号（Surface Electromyography，sEMG）是一种通过皮肤表面电极采集肌肉电活动的生物信号。

sEMG信号在生物医学领域广泛应用于肌肉疾病诊断、康复训练和人机交互等方面。

sEMG信号采集受到多种干扰，如电极位置、干扰信号和运动噪声等，需要进行信号处理才能准确提取有用信息。

本文将探讨常见的表面肌电信号处理方法及其应用。

一、sEMG信号处理方法1. 滤波sEMG信号的频谱范围通常在10-500Hz之间，而人体运动的干扰信号频率往往高于500Hz，因此可以通过低通滤波器滤除高频噪声。

还可以使用带阻滤波器去除特定频率的干扰信号。

2. 平滑sEMG信号常受到高频干扰或肌肉颤动的影响，为获得较稳定的信号，可以采用平滑滤波器，例如移动平均滤波或中值滤波，消除信号的高频成分。

3. 归一化由于不同个体之间的肌肉生理特性存在差异，sEMG信号的幅值难以比较。

可以对信号进行幅值归一化处理，将信号幅值映射到统一的尺度上，便于进行比较和分析。

4. 特征提取sEMG信号常包含大量冗余信息，为提取有用信息，需要选取适当的特征参数。

常见的特征参数包括时域参数（如均值、方差、波形长度）、频域参数（如功率谱密度、频谱均值）和时频域参数（如小波包系数、短时傅里叶变换系数）等。

5. 模式识别对提取的特征参数进行模式分类和识别，可实现不同肌肉动作或状态的自动识别。

常用的分类方法包括支持向量机、人工神经网络和决策树等。

1. 肌肉疾病诊断sEMG信号可以反映肌肉功能、神经传导和协调性，对多种肌肉疾病如肌无力、肌张力失调和肌萎缩等具有敏感性。

通过对病人肌肉运动信号的采集和分析，可以帮助医生进行准确的诊断和治疗。

2. 运动康复训练sEMG信号可以监测肌肉活动情况，为康复医学提供重要参考。

康复医师可以通过对患者肌肉信号的实时监测和反馈，设计个性化的康复训练方案，提高患者康复效果。

面向表面肌电信号检测的电路降噪算法与优化随着科技的不断进步，人们对健康的关注也越来越多。

表面肌电信号检测技术作为一种非侵入性的生物信号检测方法，被广泛应用于医学、康复等领域。

然而，由于受到生物信号的微弱干扰以及电路自身的噪声等因素的影响，提取有效的信号成为了一个具有挑战性的问题。

因此，本文将围绕面向表面肌电信号检测的电路降噪算法与优化展开探讨。

一、电路降噪算法的原理与方法表面肌电信号是一种微弱的生物电信号，易受到噪声的影响。

为了提高信号的质量，降低噪声的干扰，需要借助电路降噪算法进行处理。

常见的降噪算法有滤波算法、小波变换算法等。

1. 滤波算法滤波算法是一种常用的信号降噪方法。

根据信号的特点，可以选择低通滤波、高通滤波或带通滤波等不同类型的滤波器进行处理。

低通滤波器可用于去除高频噪声，高通滤波器可用于去除低频噪声，而带通滤波器则可以同时去除高频和低频噪声。

根据实际需求选择合适的滤波算法进行降噪处理。

2. 小波变换算法小波变换是一种将信号分解为不同尺度的频带的方法，可以有效地降低噪声的干扰。

通过对信号进行小波分解和小波重构，可以实现信号的去噪处理。

小波变换算法较滤波算法更具优势，可以更好地保留信号的特征信息。

二、电路优化方法与技术除了进行降噪处理，优化电路本身的性能也可以提高信号检测的效果。

下面将介绍一些常见的电路优化方法与技术。

1. 前端电路设计优化前端电路是表面肌电信号检测电路的入口，其设计对信号的质量有着重要影响。

在前端电路设计中，可以采用差分放大、抗干扰技术等方法来提高信号的抗干扰能力和灵敏度，从而减少噪声的干扰。

2. 电源抑制技术电源干扰是影响信号检测准确性的一个重要因素。

为了降低电源干扰对信号的影响，可以采用电源抑制技术进行优化。

该技术通过合理设计电源线路、增加滤波电容等方式来降低电源干扰的影响。

3. 增益控制与自适应滤波为了保证信号的传输准确性，可以根据信号的幅值大小进行增益控制，使得信号在传输过程中不会因为幅值的变化而失真。

基于小波变换的去噪摘要：本文说明小波变换的基本原理，实现小波分解与重构的Mallat 算法以及利用小波变换去除信号噪声的方法和原理，并在Matlab 环境下进行了仿真。

关键词：小波变换； 多分辨分析； Mallat 算法； 消噪；1.引言由于信号在产生、传输和检测过程中，不可避免地会受到不同程度噪声的影响，特别是小信号，干扰显得尤为明显，因此在信号处理过程中，最重要的就是消除信号中的噪声。

对此，傅立叶分析是一种经典方法，但其无法同时描述和定位信号在时间和频率上的突变部，而小波变换具有多分辨率的特点，能表征信号局部特征，因此在信号处理中有着重要的应用。

本文主要介绍小波变换理论和去噪原理及方法，并通过MATLAB 仿真实现信号噪声消除。

2.小波变换记()t ψ，总假设()t ψ是能量有限的，即()()R L t 2∈ψ。

通过对()t ψ作平移，伸缩可以得到一族小波函数，其中a 称为尺度因子或伸缩因子，b 称为平移因子，()⎭⎬⎫⎩⎨⎧∈>⎪⎭⎫⎝⎛-=R b a a b t a t b a ,0|1,ψψ所以小波函数()t ψ又被称作为母小波。

这族函数中每一个都有规范化的函数()1,==t b a ψψ。

设()()R L t f 2∈，则()t f 的连续小波变换定义为()t f 与()t b a ,ψ的内积()()()()()()()dt a b t t f ab a Wf t t f b a Wf b a ⎪⎭⎫ ⎝⎛-==⎰∞+∞-*,1,,,ψψ 从中可以看出小波变换也是一种积分变换，它将单变量的函数()t f 变换成时频平面上的二元函数()b a Wf ,。

从时频分析来看，小波变换将信号()t f 的每个瞬态分量映射到时频平面上的位置正好对应于分量的频率和发生的时间，而函数()b a Wf ,在()b a ,处的值反映了在时刻b 频率为a1的分量的有关信息。

由()b a Wf ,到原始信号()t f ，称为逆变换或重构。