【时间序列处理】基于非局部均值的时间序列去噪及其在ECG信号中的应用（Matlab实现）

最新推荐文章于 2025-06-26 20:26:20 发布

荧光Matlab

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文章标签：均值算法算法

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

💥1 概述

引言

在生物医学信号处理领域，心电图（ECG）信号蕴含着丰富的心脏生理信息，是临床诊断、病情监测和心血管疾病研究的重要依据。然而，在 ECG 信号采集过程中，不可避免地会受到环境噪声、电极接触噪声、肌电干扰等多种噪声的污染，这些噪声会严重影响信号质量，干扰医生对心电特征的准确判断。因此，高效的 ECG 信号去噪方法至关重要。非局部均值（Non-Local Means，NLM）算法作为一种先进的去噪技术，打破了传统局部滤波的局限，为时间序列去噪提供了新的思路，将其应用于 ECG 信号处理，展现出独特的优势与广阔的应用前景。

非局部均值算法原理

非局部均值算法的核心思想源于对自然信号中自相似性的利用。在时间序列中，相似的信号片段往往在不同位置重复出现。NLM 算法通过在整个时间序列范围内搜索与待处理数据点相似的片段，计算这些相似片段的加权平均值来替代原始数据点，从而实现去噪。具体而言，对于时间序列中的某一数据点，算法会以该点为中心选取一个局部邻域，在整个序列中寻找与该邻域相似的其他局部邻域，通过计算这些相似邻域之间的相似性度量（通常采用欧几里得距离等方式）来确定加权系数，相似性越高，加权系数越大。最终，将所有相似邻域对应的数据点进行加权求和，得到去噪后的结果。该算法在去除噪声的同时，能够较好地保留信号的细节特征和边缘信息，因为相似片段中包含了与原始信号结构相似的信息，避免了传统局部滤波可能导致的边缘模糊和细节丢失问题。

在 ECG 信号中的应用过程

将非局部均值算法应用于 ECG 信号去噪时，首先需要对采集到的含噪 ECG 信号进行预处理，包括信号的归一化、去除基线漂移等操作，以提高算法的处理效果。然后，根据 ECG 信号的特点，合理选择算法参数，如局部邻域大小、搜索窗口大小等。局部邻域大小决定了用于计算相似性的信号片段长度，搜索窗口大小则限制了在整个信号中搜索相似片段的范围。参数选择需要综合考虑信号的频率成分、噪声强度等因素，通过实验或经验优化确定。在完成参数设置后，利用 NLM 算法对 ECG 信号进行去噪处理，得到去噪后的 ECG 信号。最后，还可以对去噪后的信号进行质量评估，常用的评估指标包括信噪比（SNR）、均方误差（MSE）等，通过对比含噪信号和去噪信号在这些指标上的差异，定量评价去噪效果。

应用意义与展望

基于非局部均值的时间序列去噪方法在 ECG 信号处理中的应用，显著提升了 ECG 信号的质量，为后续的特征提取、心律失常分析等工作提供了更可靠的数据基础，有助于提高临床诊断的准确性和效率。然而，该算法在实际应用中仍存在计算复杂度较高等问题，未来可进一步探索改进算法，如采用快速计算策略、结合其他去噪方法等，以提高算法的处理速度和适应性。此外，随着可穿戴设备和远程医疗的发展，对实时、高效的 ECG 信号去噪方法需求日益增加，基于非局部均值的去噪技术有望在此领域发挥更大作用，为心血管疾病的早期诊断和健康监测提供更有力的技术支持。

📚2 运行结果

部分代码：

% 加载数据
ecg100=load('ecg100.txt');
ix=1:length(ecg100);  % 生成时间采样点向量，用于绘图

% 设置参数 - 详见Tracey & Miller的讨论
PatchHW=10;  % 补丁半宽（单位：采样点），约等于最小特征的尺寸
P = 1000;    % 邻域搜索宽度，数值越大计算量越大，但能找到更多相似补丁

% 设置NLM的带宽参数 - 此处通过目测估计
lambda = 0.6*.02;

% 执行去噪处理
[dnEcg,debugEcg]= NLM_1dDarbon(ecg100,lambda,P,PatchHW);


% 生成10 dB信噪比的含噪信号
[noisySig,targetNoiseSigma] = createSignalPlusNoise(ecg100,10);

% 已知噪声标准差时，用其设置NLM带宽参数
lambda=0.6*targetNoiseSigma;  

% 执行含噪信号去噪
dnEcg2= NLM_1dDarbon(noisySig,lambda,P,PatchHW);

%% 绘制结果
xlim_vals = [1000 2000];  % X轴显示范围

figure,
subplot(221),
plot(ix,ecg100)
xlim(xlim_vals)
title('原始ECG100数据')

subplot(223),
plot(ix,dnEcg,'r')
xlim(xlim_vals)
xlabel('时间（采样点）')
title('去噪后的ECG100')

subplot(222),
plot(ix,noisySig)
xlim(xlim_vals)
title('添加噪声的ECG100')