心电信号中的工频干扰滤除方法_刘胜洋
第３１卷 第３期２０１４年 ６月生物医学工程学杂志
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＢｉｏｍｅｄｉｃａｌＥｎｉｎｅｅｒｉｎ ｇｇ
Ｖｏｌ．３１ Ｎｏ．３
Ｊｕｎｅ０１４ ２
心电信号中的工频干扰滤除方法
刘胜洋１△ 张根选１ 曹 阳２
）蚌埠医学院影像系，蚌埠２１（３３０３０
）深圳迪美泰数字医疗技术有限公司，深圳５２（１８０６７
摘 要：心电图（信号在采集、转换过程中，容易受到５结合ＥＣＧ）０Ｈｚ的工频干扰。本文在Ｌｅｖｋｏｖ算法的基础上，、正弦波的反对称和正弦波幅度不发生突变的特点，提出Ｌ均方误ｅｖｋｏｖ改进算法。利用ＥＣＧ信号的信噪比（ＳＮＲ）以及信号的吻合程度对这二种算法进行比较。通过实验比较发现，改进算法不仅对Ｅ差（ＲＭＳＥ）ＣＧ信号的吻合程度高，而且对于Ｅ取得了较好的滤波效果。ＣＧ信号的一些细节也能给予保留，关键词：心电图；Ｌｅｖｋｏｖ算法；降噪
中图分类号 ＴＮ９１１．４；Ｒ３１８．６ 文献标志码 Ａ：／ＤＯＩ１０．７５０７１００１５５１５．２０１４０１０８－
ＦｉｌｔｅｒｉｎＭｅｔｈｏｄｏｆＰｏｗｅｒＦｒｅｕｅｎｃＩｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｉｎＥＣＧＳｉｎａｌｓ ｇｑｙｇ
１１２
ＬＩＵＳｈｅｎａｎＨＡＮＧＧｅｎｘｕａｎＡＯＹａｎ Ｃ ｇｙｇ Ｚｇ
１（ＤｅａｒｔｍｅｎｔｏＭｅｄｉｃａｌＩｍａｉｎＢｅｎｂｕ ＭｅｄｉｃａｌＣｏｌｌｅｅ，Ｂｅｎｂｕ２３３０３０，Ｃｈｉｎａ） ｐｆ ｇｇ，ｇｇｇ
２（Ｄｉｍｅｔｅｋ Ｄｉｉｔａｌ ＭｅｄｉｃａｌＴｅｃｈｎｏｌｏｉｅｓ，Ｉｎｃ．Ｓｈｅｎｚｈｅｎ５１８０６７，Ｃｈｉｎａ） ｇｇ
：ＡｂｓｔｒａｃｔＥｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｒａｍ（ＥＣＧ）ｓｉｎａｌｓａｒｅｓｕｓｃｅｔｉｂｌｅｔｏｂｅｄｉｓｔｕｒｂｅｄｂ５０Ｈｚｆｒｅｕｅｎｃｉｎｔｈｅｏｗｅｒｒｏｃｅｓｓ ｇｇｐｙｑｙｐｐ ａｃｕｉｓｉｔｉｏｎａｎｄｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ．ＴｈｉｓｆｏｒｗａｒｄｔｈｅｉｍｒｏｖｅｄＬｅｖｋｏｖａｌｏｒｉｔｈｍｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅａｎｔｉｓｍ－ｏｆａｅｒｕｔｓ ｑｐｇｙｐｐｐｍｅｔｒｏｆｓｉｎｅｗａｖｅａｎｄｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｏｆｎｏｔ–ｅａｓｉｌｍｕｔａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｉｎｅｗａｖｅａｍｌｉｔｕｄｅ．Ｔｈｅｉｍｒｏｖｅｄａｎｄｔｈｅ ｙｙｐｐ ，ｏｒｉｉｎａｌａｌｏｒｉｔｈｍｓｗｅｒｅｃｏｍａｒｅｄｗｉｔｈｓｉｎａｌｔｏｎｏｉｓｅｒａｔｉｏ（ＳＮＲ）ｒｏｏｔｍｅａｎｓｕａｒｅｅｒｒｏｒ（ＲＭＳＥ）ａｎｄｃｏｉｎｃｉｄｅｎｃｅ ｇｇｐｇｑ，ｔｈｅｓｉｎａｌｓ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｅｘｅｒｉｍｅｎｔａｌｃｏｍａｒｉｓｏｎｉｔｗａｓｃｏｎｃｌｕｄｅｄｔｈａｔｔｈｅｉｍｒｏｖｅｄａｌｏｒｉｔｈｍｈａｄｂｅｔｔｅｒｆｉｌｔｅｏｆ －ｇｐｐｐｇ，ｒｉｎｆｕｎｃｔｉｏｎｓｂｅｃａｕｓｅｉｔｎｏｔｏｎｌｈｉｈｌｃｏｉｎｃｉｄｅｄｗｉｔｈＥＣＧ，ｂｕｔａｌｓｏｒｅｔａｉｎｅｄｃｅｒｔａｉｎｄｅｔａｉｌｓｏｆＥＣＧ． ｇｙｇｙ ：Ｋｅｗｏｒｄｓｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｒａｍ；Ｌｅｖｋｏｖａｌｏｒｉｔｈｍ；ｄｅｎｏｉｓｅ －ｇｇｙ
［］
别是５０Ｈｚ的工频干扰２－４。
引言
心脑血管疾病一直是威胁人类身体健康和生命安全的主要疾病之一。随着人类生活水平的提高、生活压力的增大以及不合理饮食的出现，心血管疾病的发病率呈快速上升趋势。心脏性猝死（ｓｕｄｄｅｎ是心脑血管疾病死亡的主要疾ｃａｒｄｉａｃｄｅａｔｈ，ＳＣＤ）
病。由于心脏性猝死具有突发性、迅速性和不可预
１］
。测性的特征，是直接危及人类生命的一大杀手［
目前滤除工频干扰的主要方法包括：平滑滤波
５］５］６］
、、、法［小波变换法［自适应滤波法［自适应相干［］７］
和Ｌ模板法［ｅｖｋｏｖ算法８。平滑滤波法算法简单，
处理速度快，滤波效果较好，但该法存在通带很窄，虽然能较好地滤除５却对Ｅ０Ｈｚ工频干扰，ＣＧ信号中的ＱＲ信号衰减很大，在实际Ｓ波群有较大削峰，
９］
。基于小波的去噪方法计使用中有一定的局限性［
算量比较大，小波基的选择及设定合适的阈值都需
１０］
。自适应滤波法需要一要大量的实验进行讨论［
，Ｅ心电图（是从体表记ｅｌｅｃｔｏｒｃａｒｄｉｏｒｍａＣＧ）ｇ
录心脏电位随时间变化的曲线，可以反映心脏的生物电位变化，进而有利于心脏疾病的诊断，是目前用于诊断心脏病的主要技术之一。但是Ｅ转ＣＧ采集、化过程中容易受到环境和设备的影响，产生噪声，特
：ａｉｌｌｉｕｓ７８０６２６＠ｙｈｏｏ．ｃｏｍ．ｃｎ △通信作者。Ｅ－ｍｙ
个与噪声有关而与信号无关的参考信号，从体表采集到的Ｅ必须添加额外的测ＣＧ信号难以满足要求，量电极采集这个参考信号。这样不仅增加电路的成本，而且降低仪器的稳定性。自适应模板法，抑止工频干扰的效果较好，算法也简单，其缺点是低频与窄带干扰信号处的抑制带宽必须相等，导致截止频
５７８
生物医学工程学杂志第３１卷
率高于０．０５Ｈｚ的限制。由于这些点的在处理靠近奇异点比如Ｒ波波峰时，
连线属于非线性段，不在一条直线上，按基本Ｌｅｖｋ－ｏｖ算法会发现，Ｒ波幅度被消减。因而需要对基本
Ｌｅｖｋｏｖ算法进行必要的改进。１．２ Ｌｅｖｋｏｖ算法改进
Ｌｅｖｋｏｖ算法改进就是利用正弦波的反对称特点来进行修改，即需要对上面三个条件做适当的修改：
修改条件①：采样频率ｆｓ必须是工频干扰ｆ的。对于条件②、２Ｎ倍（Ｎ为整数，２Ｎ＝Ｍ） ③保持不
即：变。则存在如下关系，
１ Ｌｅｖｋｏｖ算法
１．１ Ｌｅｖｋｏｖ的基本方法
１９８４年，Ｌｅｖｋｏｖ首先提出ＥＣＧ信号分线性段和非线性段，并且对不同的段采用不同处理方式的数字滤波法。但是信号必须满足以下三个条件：①采样频率ｆｓ必须是工频干扰ｆ的整数倍Ｍ；②在一个工频干扰周期Ｔ内，工频干扰采样点的幅值的代数和为０；要求滤波前相邻的③在一个线性段中，ＥＣＧ信号采样点幅度差值相等。
在滤波过程中，首先要识别出一个线性段，该线性段滤波后的值为这个线性段原始数据的平均值。假设采样频率ｆｓ除以工频频率ｆ的值是Ｍ的整数倍，采集获取的信号是Ｗｉ，其中噪声信号是Ｎｉ，ＥＣＧ信号是ＳＣＧ信号是线性系统满足叠ｉ。一维Ｅ则有加原理，
Ｎｉ＝Ｎｉ－Ｍ＝－Ｎｉ－Ｎ
Ｗｉ－Ｗｉ－Ｍ＝ＳＳｉ－ｉ－Ｎ＋Ｎｉ－Ｎｉ－Ｍ＝
Ｍ·ｄ＝２Ｎ·ｄ Ｗｉ＋Ｗｉ－Ｎ＝ＳＳｉ＋ｉ－Ｎ＋Ｎｉ＋Ｎｉ－Ｎ＝２Ｓｄｉ－Ｎ·得到：
（）９（）１０（）１１
）将式（和式（合并来推导，然后叠加可以１０１１）
（）１
Ｗｉ＝Ｓｉ１，…，Ｍ－１， ∈０，ｉ＋Ｎｉ，
根据条件③，线性段内的ＥＣＧ信号应该有
ＳＭ－１－ＳＭ－２＝ＳＭ－２－ＳＭ－３＝…＝ＳＳｄ，１－０＝
（）２）式（中ｄ为固定的步长。根据条件②则有２
Ｍ－１ｉ＝０
ｉｉ－Ｎｉ－ＭＳｉ＝
４
或者
（）１２
Ｗｉ－２Ｗｉ－Ｎ＋Ｗｉ－Ｍ
（）Ｎｉ＝１３
４
由条件②说明工频信号的幅度在一个周期内保
Ｎｉ＝０，
Ｍ－１
Ｍ－１
（）３
持不变，则令
根据叠加原理，有
Ｍ－１ｉ＝０
Ｗｉ＝ Ｓｉ＋ Ｎｉ，
ｉ＝０
ｉ＝０
Ｍ－１ｉ＝０
Ｍ－１
（）４
））将式（带入式（中，可以得到３４
Ｗｉ＝ Ｓｉ，
ｉ＝０
（）５
Ｗｉ－２Ｗｉ－Ｎ＋Ｗｉ－Ｍ
ｅ＝
４
ｋ３·Ｎｉ－Ｍ－ｋ４·Ｎｉ－Ｎ＋ｋ５·ｅ，（）Ｎｉ＝１４
ｋ３＋ｋ４＋ｋ５
式中的ｋ则：３、ｋ４和ｋ５分别是该函数的收敛速度，
Ｓｉ＝Ｗｉ－Ｎｉ
（）１５
））如果Ｍ是２的倍数，将式（带入式（中，可得到２５
（）Ｍ＋，６ Ｗｉ＝ Ｓｉ＝Ｍ·２－１
ｉ＝０ｉ＝０２
）将此式带入式（中，可ＷＭ－Ｗ０＝ＳＭ－Ｓｄ，６０＝Ｍ·以得到
（ＷＭ－Ｗ０）
Ｗｉ－ｉ＝０，＝－１２
Ｍ
推广为一般通用式，则可以得到
Ｍ－１Ｍ－１
２ 实验验证
为了验证基本Ｌｅｖｋｏｖ算法和改进后算法滤波效果之间的比较，首先采用构建正常ＥＣＧ信号并加载０比较滤波后的信号与原始信．５ｍＶ工频信号，，、号之间的信噪比（均方ｓｉｎａｌｔｏｎｏｉｓｅｒａｔｉｏＳＮＲ） ｇ，和相关系数，误差（ｒｏｏｔｍｅａｎｓｕａｒｅｅｒｒｏｒＲＭＳＥ） ｑ其次通过有疾病患者、没有工频干扰的ＥＣＧ信号滤波来比较算法的效果。
Ｍ－１
（）７
ｋ＝２－１＋
Ｍ－１ｉ＝０
Ｗｉ＋ｋ－
（ＷＭ＋ｋ－Ｗｋ）
，Ｍ
（）８
）表明，式（每计算一个采样点滤波后的值需要利８／）／用该点前（Ｍ２－１和后Ｍ２点的原始值。该算法
是把这些点的连线近似看成一条直线，在处理远离奇异点的波形时误差较小，滤波效果也很好。但是
２．１ 构建ＥＣＧ信号并加载固定工频信号
为了较为准确地验证该方法的效果，首先构建标准的Ｅ并在标准的ＥＣＧ信号，ＣＧ信号上加载幅，度固定的工频信号（见图１）分别来验证这二种滤波的效果。
第３期刘胜洋等：心电信号中的工频干扰滤除方法
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图１ 构建０．５ｍＶ的ＥＣＧ信号
（）（）标准Ｅ标准ＥａＣＧ信号；ｂＣＧ信号中加载０．５ｍＶ工频Ｆｉ．１ Ｍｉｘ０．５ｍＶｏｗｅｒｆｒｅｕｅｎｃｉｎｓｔａｎｄａｒｄＥＣＧｓｉｎａｌ ｇｐｑｙｇ
（）；（）ｍａｓｔａｎｄａｒｄＥＣＧｓｉｎａｌｂｉｘ０．５ｍＶｆｒｅｕｅｎｃｉｎｓｔａｎｄａｒｄＥＣＧｓｉｎａｌｏｗｅｒ ｇｑｙｇｐ
２．２ Ｌｅｖｋｏｖ和改进的Ｌｅｖｋｏｖ滤波信号比较
为了较好的比较二者滤波后的效果，将原始的，蓝色）红色）和改进ＥＣＧ（Ｌｅｖｋｏｖ滤波后的ＥＣＧ（
粉红色）放在一张图中进行比Ｌｅｖｏｎ滤波后的ＥＣＧ（如图２所示。较，
如果比较原始的标准ＥＣＧ信号和处理后ＥＣＧ信号的吻合性，需要将图放大来比较图形的细节，为取图２中１了较为详细的比较，．１～１．２５ｓ的采样点如图３所示。放大比较，
图３ ＥＣＧ信号局部放大的比较
图２ ＥＣＧ信号不同滤波与原始信号的比较
Ｆｉ．２ ＤｉｆｆｅｒｅｎｔｆｉｌｔｅｒｏｆＥＣＧｓｉｎａｌｃｏｍａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｏｒｉｉｎａｌｓｉｎａｌ ｇｇｐｇｇ
Ｆｉ．３ ＣｏｍａｒｉｓｏｎｏｆｌｏｃａｌａｍｌｉｆｉｃａｔｉｏｎＥＣＧｓｉｎａｌ ｇｐｐｇ
通ＣＧ信号的滤波效果， 为了更加准确的表示Ｅ
过计算原始信号与噪声信号的比率－－ＳＮＲ和ＲＭＳＥ进行参数值的比较。当Ｓ表ＮＲ越大，ＲＭＳＥ越小，明效果越好。反之则较差。对于ＳＮＲ和ＲＭＳＥ的即：定义如下，
２
（））ＳＮＲ＝１０ｌｏｇ２ｗｉ－ｓｉ 原始的Ｅ蓝３中可以看出，ＣＧ信号（ 从图２、
，，色）红色）在ＰＬｅｖｋｏｖ滤波后的ＥＣＧ信号（ＱＲＳ段，对原始的信号有所消弱。而改进的Ｌｅｖｋｏｖ滤波则消弱较少，只是在峰值向右稍微有移动，并且在峰值有加强的趋势。从信号的相关系数来比较二者的根据相关系数公式吻合程度，
ＲＭＳＥ＝
２
Ｗｉ－ｓｉ ｎ
ρ＝
ｘｙ
））（（，
２２ｘｉｉ ｙ由上面的公式分别计算二个滤波方法的ＳＮＲ和ＲＭＳ如表１所示。Ｅ，
表１ Ｌｅｖｋｏｖ算法改进前后的对比表
Ｔａｂ．１ｏｍａｒｉｓｏｎｏｆＬｅｖｋｏｖａｌｏｒｉｔｈｍｂｅｆｏｒｅａｎｄａｆｔｅｒｉｍｒｏｖｅｍｅｎｔ Ｃ ｐｇｐ
方法
基本Ｌｅｖｋｏｖ算法改进Ｌｅｖｋｏｖ后算法
处理后的ＳＮＲ３９．１３３９ ７０．７４０６
处理后的ＲＭＳＥ０．０００９６９６８０．０００１９９６６
可以分别计算出Ｌｅｖｋｏｖ滤波后的信号和原始信号的相关系数是０而改进的Ｌ．９９３１，ｅｖｋｏｖ滤波后的 相关系数是０在Ｒ峰时，波形变化较大，计算．９９９９。
），它们的相关系数（得到Ｌ１．１２５～１．２ｓｅｖｋｏｖ的滤波，改进滤波与原始信号的相关系数分别是０．９９２５ 和０．９９９９。
２．３ Ｌｅｖｋｏｖ和改进Ｌｅｖｋｏｖ算法
／
剔
除工频信号的比较
在对滤波后Ｅ再对滤除ＣＧ信号之间的比较后，出来的工频信号进行比较。将原始的构建的工频信
改进后ＮＲ和ＲＭＳＥ的比较中可以看出， 从Ｓ
的算法性能有了较明显的改进。
５８
０
生物医学工程学杂志第３１卷
号、Ｌｅｖｋｏｖ算法滤除出来的工频信号和改进算法滤）除出来的工频信号放在一张图上（见图４并对局ａ）部放大（见图４比较。ｂ
红色）不Ｌｅｖｋｏｖ滤波后的工频信号（ 可以看出：
仅在Ｒ峰偏差原始的工频信号（蓝色）的幅度较大，而且较早的就开始偏差原始工频信号。如果利用如表２所示。ＳＮＲ和ＲＭＳＥ来比较，
图４ 滤除信号比较
（）（）滤波后的工频信号与０．局部放大比较ａ５ｍＶ工频信号比较；ｂ
Ｆｉ．４ Ｃｏｍａｒｉｓｏｎｏｆｆｉｌｔｅｒｅｄｓｉｎａｌ ｇｐｇ
（））ａｃｏｍａｒｉｓｏｎｏｆｔｈｅｆｒｅｕｅｎｃａｆｔｅｒｆｉｌｔｅｒｉｎａｎｄ０．５ｍＶ；（ｂｃｏｍａｒｉｓｏｎｏｆｌｏｃａｌｚｏｏｍｏｗｅｒ ｐｑｙｇｐｐ
表２ Ｌｅｖｋｏｖ改进前后的工频信号对比较
Ｔａｂ．２ ＣｏｍａｒｉｓｏｎｏｆｆｒｅｕｅｎｃｏｆＬｅｖｋｏｖｂｅｆｏｒｅａｎｄａｆｔｅｒｉｍ－ｏｗｅｒ ｐｑｙｐ
ｒｏｖｅｍｅｎｔｐ方法
基本Ｌｅｖｋｏｖ算法改进Ｌｅｖｋｏｖ后算法
处理后的ＳＮＲ１６．９３４３ ６０．０３０７
处理后的ＲＭＳＥ
０．０２７５０．００３２
。从图８中可以看出并没有进算法后得到图８（ｂ）额外的增加一些切迹之类的信号。
改进后ＮＲ和ＲＭＳＥ的比较中可以看出， 从Ｓ
的算法性能有了较明显的改进。标准Ｅ见ＣＧ信号（）图１加载工频信号后的Ｅ见图１信号，经过ａＣＧ（ｂ）发现，使用滤波后和标准ＥＣＧ信号进行误差比较，改进Ｌｅｖｋｏｖ滤波后的误差在－０．００３８９２～而基本Ｌ０．００２７２３ｍＶ范围内，ｅｖｋｏｖ滤波后的误差在－０．２３２１～０．３２５３ｍＶ范围内。２．４ 患者ＥＣＧ信号处理的比较
从上面的分析可以看出，基本Ｌｅｖｋｏｖ算法和实为了更清晰地显示和更为际信号存在较大的差异，
详细地比较，这里选择一个有切迹的ＥＣＧ信号来比、如图５（原始采集信号）图６（较，Ｌｅｖｋｏｖ算法后信（号）和图７改进算法后的信号）所示。从图５和图６的比较中可以明显的看出，利用基本Ｌｅｖｋｏｖ算法将忽略了原来Ｅ这给医生的诊断带来ＣＧ信号的切迹，了很大麻烦。而利用改进算法却能很好地保留这些给医生的诊断提供了更接近真实的Ｅ切迹，ＣＧ信号。
当然对于正常Ｅ改进算法也不会增加ＣＧ信号，）额外的信号，图８（是一组正常Ｅ经过改ａＣＧ信号，
图７ 改进Ｌｅｖｋｏｖ算法处理后的ＥＣＧ信号Ｆｉ．７ ＥＣＧｓｉｎａｌａｆｔｅｒｉｍｒｏｖｉｎＬｅｖｋｏｖａｌｏｒｉｔｈｍ ｇｇｐｇｇ
图６ 基本Ｌｅｖｋｏｖ算法处理后的ＥＣＧ信号Ｆｉ．６ ＥＣＧｓｉｎａｌａｆｔｅｒｆｉｌｔｅｒｉｎｂａｓｉｃＬｅｖｋｏｖａｌｏｒｉｔｈｍ ｇｇｇｇ
图５ 原始采集信号
Ｆｉ．５ ＯｒｉｉｎａｌＥＣＧｓｉｎａｌａｃｕｉｓｉｔｉｏｎ ｇｇｇｑ
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１
２．５ Ｌｅｖｋｏｖ和改进的Ｌｅｖｋｏｖ滤波信号的低频损失比较
对于Ｅ低频成分含有重要信息，ＣＧ信号来说，如Ｅ其包含的信息ＣＧ信号中ＳＴ段就是低频信号，
１１］
。Ｅ非常重要［ＣＧ信号的ＳＴ段代表了心室除极
０．９９９９～１．０之间。
３ 结果与讨论
从上面的实验验证中可以看出，基本的Ｌｅｖｋｏｖ算法虽然能很好滤除工频干扰，但是ＱＲＳ波的幅度并且一些Ｅ将消弱，ＣＧ信号的细节也被删除或消给患者的疾病诊断带来潜在的危险。然而改进弱，
算法却能很好地保留这些细节，具有更好的利用价值和实际意义。
在程序的算法上，改进算法的乘除次数要比基本Ｌｅｖｋｏｖ算法多。同时改进算法对于干扰的工频信号突变的滤除效果不如基本Ｌｅｖｋｏｖ响应得快。（）如图１中，采集的信号有工频干扰，并且还有骤０ａ然减小。通过这二种算法滤除后分别得到图１０（ｂ）（）（。从图１和图１改进算法）Ｌｅｖｋｏｎ算法）０（ｃ０（ｂ）可以看出，在工频信号发生突变，但是滤波的相关并）没有受到太大影响，相反，改进算法滤波（见图１０ｃ却将干扰工频向后延迟一段时间才消失。
心室复极开始的一段时间内的电位变化情结束后、
它是诊断心肌缺血的重要指标。因此，有必要对况，
（低频信号的损失进行必要的比较。比较的方法：１）采用Ｅ以及该误差ＣＧ信号滤除前后低频频谱误差，占该频率的百分比。（２）ＥＣＧ信号滤波前后ＳＴ段注：使用没有工频信号的测量数的线性相关性比较（。据）
首先从信号滤波前后的频谱上来辨别，如图９所示（图９粉红色是滤波后ａ蓝色是滤波前的频谱，。从图９（）的的频谱。图９ｂ是滤除的工频频谱）ａ频谱比较中可以看出，在低频中几乎没有信号的损失。在６４组数据中，０～１Ｈｚ的信号损失最大是平均值最大的００．３２％，．０３１２％。在ＳＴ段滤波前，后线性相关性的比较（相关系数都在１２组数据）
图８ 正常ＥＣＧ信号的改进滤波比较（）（）采集的Ｅ滤波后的ＥａＣＧ；ｂＣＧ
Ｆｉ．８ ＣｏｍａｒｉｓｏｎｏｆｔｈｅｉｍｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｎｏｒｍａｌＥＣＧｓｉｎａｌｆｉｌｔｅｒ ｇｐｐｇ
（）；（）ａｔｈｅＥＣＧｓａｍｌｅｄｂＥＣＧａｆｔｅｒｆｉｌｔｅｒｉｎ ｐｇ
图９ ＥＣＧ信号滤波前后的频谱比较（）（）滤除的频谱ａＥＣＧ信号滤波前后的频谱；ｂＦｉ．９ ＥＣＧｓｅｃｔｒｕｍｃｏｍａｒｉｓｏｎｂｅｆｏｒｅａｎｄａｆｔｅｒｆｉｌｔｅｒｉｎ ｇｐｐｇ
（）；（）ａｓｅｃｔｒｕｍｏｆＥＣＧｓｉｎａｌｂｅｆｏｒｅａｎｄａｆｔｅｒｆｉｌｔｅｒｉｎｂｔｈｅｓｅｃｔｒｕｍｆｉｌｔｅｒｅｄ ｐｇｇｐ
５８
２
生物医学工程学杂志第３１卷
图１０ 工频信号突变的ＥＣＧ信号的滤除比较
（）（）（）工频幅度变化的Ｅ基本Ｌ改进ＬａＣＧ；ｂｅｖｋｏｖ滤波；ｃｅｖｋｏｖ滤波Ｆｉ．１０ ＣｏｍａｒｉｓｏｎｏｆＥＣＧｓｉｎａｌｏｆｆｒｅｕｅｎｃｍｕｔａｔｉｏｎｓｏｗｅｒ ｇｐｇｐｑｙ
（）；（）；（）ａＥＣＧ ｗｉｔｈｃｈａｎｅｏｆｆｒｅｕｅｎｃａｍｌｉｔｕｄｅｂｂａｓｉｃＬｅｖｋｏｖｆｉｌｔｅｒｃｉｍｒｏｖｅｄＬｅｖｋｏｖｆｉｌｔｅｒｏｗｅｒ ｇｑｙｐｐｐ
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