基于统计加权滑动平均的去心电信号基线漂移

摘要： 基线漂移(BW)是心电(ECG)信号一种常见的干扰。为了有效去除BW而且保留更多的潜在ECG成分,本文提出了一种简单的基于统计加权滑动平均滤波器(SMA)。首先,对滑动窗口中的ECG数据进行分段,统计并确定几个具有最大概率的数据段范围[ak,bk]。然后,将滑动窗口中数值属于[ak,bk]采样点的权值置为1,否则为0。最后,对窗口中权值为1的采样值进行平均以估计滑动窗口的基线。通过www.physionet.org提供的共享ECG数据对该算法性能进行实验,结果表明:与传统滑动平均滤波器(MA)和小波包(WP)变换滤波相比,该算法能更有效地去除BW,而且产生的ECG扭曲最小。 ... （共4页）