基于CEEMDAN 与自相关函数的心音去噪

摘 要：为有效去除心音信号中的噪声，提出基于CEEMDAN（Complete Ensemble Empirical ModeDecomposition with Adaptive Noise）与自相关函数的心音去噪算法。首先，通过CEEMDAN将含噪的心音信号分解为具有不同尺度特征的IMF（Intrinsic Mode Function）分量;其次，根据噪声与心音的自相关函数性质不同，界定IMF分量的信噪分界点;最后，对以噪声为主的IMF分量进行均值滤波，并将其与以心音为主的IMF分量重构得到去噪后信号。实验表明，在不同的噪声水平下，与小波软阈值去噪算法、小波硬阈值去噪算法、CEEMDAN去噪算法相比，所提算法的信噪比最高，均方根误差最小，在去除噪声的同时，可以较好地保留心音信号中的有效信息。

关键词：心音去噪;CEEMDAN;自相关函数;均值滤波

中图分类号：TP391 文献标志码：A

0 引言（Introduction）

心音信号包含了大量的心脏生理性、病理性信息，通过识别心音的正常与否，可以有效辅助诊断心血管疾病[1]。随着人工智能技术的发展，传统医疗器械的数字化升级推动着心音数字化听诊技术的发展[2]。心音降噪是心音信号数字化分析[3-4]中最为关键的步骤，心音信号采集常受到多种噪声的干扰，主要包括周围环境噪声、数字听诊器的电磁干扰[5]等，给心音信号数字化诊断带来了巨大的挑战。因此，采用计算机进行心音信号数字化分析，在预处理部分的主要难题是最大限度地去除干扰噪声。

为此，本文提出一种基于CEEMDAN与自相关函数的心音去噪算法，根据噪声与心音的自相关函数性质不同，可以界定以噪声为主的IMF分量与以心音为主的IMF分量，再采用均值滤波对以噪声为主的IMF分量进行去噪处理，保留心音中的高频信息。