基于哈里斯鹰HHO-VMD的心肺音去噪算法附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、引言：心肺音去噪 —— 临床诊断的 “清障” 关键

心肺音作为人体重要的生理信号，是医生诊断心肺疾病（如肺炎、哮喘、心脏瓣膜病变）的核心依据之一。然而，在实际采集过程中，心肺音信号极易受到环境噪声（如病房器械声、人员走动声）、生理干扰（如肌肉震颤、呼吸气流杂音）以及设备噪声（如传感器电流噪声）的叠加污染，导致原始信号 “淹没” 在噪声中，严重影响后续的特征提取与疾病诊断准确性。

传统去噪方法如小波阈值去噪、自适应滤波等，虽能在一定程度上抑制噪声，但存在 “过度平滑丢失有效信号”“对复杂混合噪声适应性差” 等问题。而变分模态分解（VMD）作为近年来热门的自适应信号分解算法，可将复杂信号分解为多个具有物理意义的本征模态函数（IMF），通过筛选有效 IMF 实现去噪。但 VMD 的性能高度依赖惩罚参数 α与模态数 K的选择 —— 参数设置不当会导致 “模态混叠” 或 “分解不足”，反而降低去噪效果。

哈里斯鹰优化算法（HHO）是模拟哈里斯鹰群体协同捕猎行为的新型智能优化算法，具有收敛速度快、全局搜索能力强、参数调节少的优势。将 HHO 用于优化 VMD 的关键参数（α 与 K），形成HHO-VMD 心肺音去噪算法，可有效解决 VMD 参数自适应选择难题，为临床心肺音信号的精准去噪提供新路径。

二、心肺音信号的噪声特性与去噪难点

要理解 HHO-VMD 算法的价值，需先明确心肺音信号的特殊性与去噪挑战：

（一）心肺音信号的本质特征

心肺音是一种非平稳、非线性的弱信号，其频率范围较宽（心音约 20-200Hz，肺音约 100-1000Hz），且有效成分与噪声的频率重叠度高。例如，心音中的第一心音（S1）与第二心音（S2）是诊断心脏功能的关键，但常被频率相近的肌肉震颤噪声（50-300Hz）覆盖；肺音中的肺泡呼吸音（100-250Hz）易与环境中的低频噪声混淆。

（二）主要噪声类型与干扰机制

1. 环境噪声：医院场景中的监护仪蜂鸣声（1-3kHz）、人员对话声（200-3kHz），这类噪声多为宽带随机噪声，会直接叠加在心肺音的中高频段；

1. 生理干扰：人体肌肉收缩产生的肌电噪声（20-2000Hz）、呼吸运动导致的胸部起伏噪声（10-50Hz），属于 “内生性噪声”，与心肺音信号同步产生，难以通过硬件隔离；

1. 设备噪声：信号采集设备的电路热噪声（<100Hz）、传感器接触噪声，虽强度较弱，但会影响低频率心音（如第三心音 S3、第四心音 S4）的提取。

（三）传统去噪方法的局限性

1. 小波阈值去噪：依赖经验选择小波基函数与阈值，对频率重叠的噪声抑制效果差，易导致心音峰值模糊；

1. 自适应滤波：需要预设 “参考噪声信号”，但临床场景中噪声具有随机性，难以找到匹配的参考信号；

1. 未优化的 VMD 去噪：若手动设置 α 与 K，当噪声强度变化时（如重症监护室与普通病房的噪声差异），分解效果波动大，无法适应不同临床场景。

三、HHO-VMD 算法的核心原理：从参数优化到信号去噪

⛳️ 运行结果

不同方法去噪结果对比:

方法 SNR(dB) RMSE NRR

HHO-VMD 5.603 0.425 0.7714

VMD 5.039 0.453 0.2077

EMD 2.204 0.628 -2.6288

小波去噪 1.824 0.656 -3.0060

📣 部分代码

🔗 参考文献

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