9、脉搏信号处理：基线漂移校正与饱和及伪影检测

脉搏信号处理：基线漂移校正与饱和及伪影检测

1. 脉搏信号基线漂移校正

在脉搏信号处理中，基线漂移是一个常见的问题，它会影响信号的质量和后续分析。这里介绍一种基于小波级联自适应滤波器（CAF）的方法来解决这个问题。

1.1 CAF参数选择

CAF有两个调优参数：小波滤波器的阶数和ER阈值。
- 小波滤波器阶数 ：取决于生理信号的采样率。例如，对于采样率为200Hz的心电图（ECG）信号，需要根据该采样率来确定合适的小波滤波器阶数。
- ER阈值 ：可以通过模拟来优化。对于脉搏信号，我们选择第一级和第八级分解来估计其ER，并将45dB作为ER阈值。

1.2 去除基线漂移的策略

根据脉搏基线漂移的水平，采用不同的策略去除基线漂移：
- ER大于给定阈值 ：仅通过三次样条估计即可去除基线漂移。
- ER小于等于给定阈值 ：需要依次通过离散Meyer小波滤波器和三次样条估计进行滤波。

1.3 滤波器性能比较

通过一组使用合成脉搏信号的实验试验，比较了四种不同的滤波器：形态滤波器、FIRLS、三次样条估计和CAF。结果表明，CAF在去除基线漂移和保留诊断有用信息方面表现更好。此外，在500个真实脉搏信号上使用CAF，发现它在过滤各种脉搏波形的基线漂移方面高效且稳健。

下面是一个简单的流程说明：
1. 对生理信号进行采样，获取脉搏信号。
2. 根据信号的采样率确定小波滤波器