基于心电图特征的分区均值滤波的肌电干扰消除

本发明属于心电学，具体涉及一种基于心电图特征的分区均值滤波的肌电干扰消除方法。背景技术：1、心电图(ecg)是临床上用于分析心律失常、诊断心血管疾病的重要手段，心电信号代表心脏功能的电活动，提供有关心率、节律和形态学的信息，能充分反映心脏的健康状况。心电信号振幅通常较小，一般在0.5mv至5mv之间，其主要频率范围通常在0.05hz至100hz之间，由于心电信号微弱性和低频性的特点，其在监测过程中非常容易受到外界噪声的干扰，导致心电信号的关键特征被掩盖、扭曲等，从而干扰对心律失常等病症的准确诊断。2、肌电干扰是最常见的心电信号噪声干扰之一，是由于肌肉的自发或反射性收缩产生的，特别是在紧张、颤抖或进行物理活动时。肌电信号的频率范围很宽，从几赫兹到几千赫兹不等，主要能量集中在30hz到300hz。当肌电干扰与心电信号叠加时，会在ecg记录中产生高频、随机的波动，这种高频波动会影响心电信号，特别是qrs复合波，其频率成分主要集中在3hz到40hz的范围内，与肌电干扰的频率范围存在一定重叠，从而干扰心律失常的诊断和波形分析。3、主流的心电信号去噪方法包括滤波器法、小波变换分解法、经验模态分解法和神经网络法。相较于其他方法，滤波器法由于其计算复杂度低、资源需求低、实现简单且稳定性、可靠性高，常被用于资源有限且实时性要求高的嵌入式可穿戴医疗设备上。4、目前常用的使用滤波器滤除肌电干扰的方法是设置一个截止频率为35hz左右的低通滤波器，将肌电干扰引起的高频噪声扰动完全抑制，仅保留心电信号所主要集中的低频频段。虽然35hz以上心电信号频率分布很少，但仍包含一些心电波形的高频成分，最显著的影响是经过截止频率为35hz的低通滤波器后，qrs波群的振幅衰减可达10％以上，同时qrs波群的宽度被加宽20％左右，这种程度的误差对于临床诊断特别是以qrs波群特征为主要诊断依据的心电图分析来说是不能被接受的。技术实现思路1、为了解决上述问题，本发明提供一种基于心电图特征的分区均值滤波的肌电干扰消除方法，目的在于抑制心电图信号中的高频肌电干扰的同时能够保留qrs波群的关键特征不受影响。2、一种基于心电图特征的分区均值滤波的肌电干扰消除方法，包含以下步骤：3、s1.在固定长度的心电片段内定义初始分区阈值；4、s2.使用滑动窗口对窗口内心电数据求均值；5、s3.计算当前窗口内心电波形变化程度；6、s4.若心电波形变化程度大于分区阈值，则保留原始心电数据，若心电波形变化程度小于分区阈值，则将当前心电数据替换为滑动窗口计算得到的均值；7、s5.循环上述步骤直至该固定片段心电数据计算完毕；8、s6.定位心电波形变化程度图主波峰下降过程中第一个拐点，根据该拐点的纵坐标更新分区阈值并进行下一片段的心电数据处理；9、根据本发明的实施例，s1中固定心电片段长度为10秒，初始分区阈值threshold可设置为经验值0.08mv。10、根据本发明的实施例，s2中滑动窗口长度根据心电采样频率不同而改变，在本实施例中窗口长度设为10，均值计算方法为：11、12、式中，表示滑动窗口内心电数据的均值，n表示窗口长度，xi表示滑动窗口内的第i个心电数据。13、根据本发明的实施例，s3中心电波形变化程度计算方法包含以下步骤：14、s31.计算窗口内最新心电值与窗口内其他所有心电值的差值的绝对值；15、s32.计算s31所得结果最大值与最小值之差；16、根据本发明的实施例，s31的计算公式为：17、x＝|xn-xm|m＝1,2,...,n-118、式中，x表示最新心电值与窗口内其他所有心电值的差值的绝对值，xn表示窗口内最新心电值，xi表示窗口内其他心电值。19、根据本发明的实施例，s32的计算公式为：20、ychange＝xmax-xmin21、式中，ychange为窗口内心电波形变化程度，xmax为s31所求最大值，xmin为s31所求最小值。22、根据本发明的实施例，s4当ychange≥threshold，则认为当前最新点位于qrs波群内，此时输出保留当前心电数据原始值，即输出y＝xn，当ychange