基于無模型自適應預測控制的心電基線漂移抑制方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于無模型自適應預測控制算法的心電基線漂移抑制方法，實現(xiàn)過程為首先預設了期望的輸出這里選擇無基線漂移的數(shù)據(jù)作為期望輸出，就是基線值為0。然后使用改進后無模型自適應預測控制算法計算出輸入控制信號Δu(k)，接著對偽偏導數(shù)進行預測估計與辨識，最后根據(jù)偽偏導數(shù)構(gòu)建A1矩陣，進而構(gòu)建出控制系統(tǒng)。通過控制信號，作用于構(gòu)建的系統(tǒng)，達到抑制心電基線漂移的效果。本發(fā)明對于在心電采集過程中，對心電基線漂移的抑制，是一種非常有意義的創(chuàng)新方法，方法通用性強，速度快，效果好。
【專利說明】
基于無模型自適應預測控制的心電基線漂移抑制方法
技術(shù)領域
[0001 ]本發(fā)明涉及醫(yī)療器械領域，尤其是一種改進后的，基于無模型自適應預測控制算 法的心電基線漂移抑制方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 心電圖（electrocardiogram，ECG)是心臟活動相關的電位變化圖，它是醫(yī)生診斷 疾病的一種現(xiàn)代技術(shù)，尤其在確診和鑒別各種心律失常方面，心電圖診斷方法較其他診斷 方法都可靠。由于ECG和絕大多數(shù)的生物醫(yī)學信號一樣，都是信嗓比很低的微弱信號，往往 混有很強的背景噪聲，主要的嗓聲為工頻干擾、肌電干擾、基線漂移等，在各種噪聲中對信 號影響最大的是基線漂移嗓聲。因此，在ECG檢測識別過程中，首先消除基線漂移?；€漂移 是因呼吸、肢體活動或運動心電圖測試所引起的，故這樣使得ECG信號的基準線呈現(xiàn)上下漂 移的情況。它是一種緩慢變化的低頻信號。為了消除基線漂移的干擾，國內(nèi)外已提出并應用 了許多方法。濾波法和擬合基漂法是去除心電基線漂移的兩類主要方法。包括了中值濾波、 FIR濾波、小波變換等去除基漂的濾波方法。這些方法已經(jīng)很多次的應用在了去除心電基線 漂移的實驗中：
[0003] (a)中值濾波：中值濾波去除基漂的一般流程是:含有基漂的ECG信號S通過窗寬為 200ms的中值濾波器，得到去除了 QRS波和P波的信號S1。S1通過窗寬為600ms的中值濾波器， 貝1JT波也被剔除，最終得到基漂干擾S2。
[0004] (b)FIR濾波:N階FIR濾波器在Z平面內(nèi)有N個零點，其收斂域總是包括單位圓，因此 FIR濾波器總是穩(wěn)定的。系數(shù)對稱的FIR濾波器能夠保持線性相位，這是ECG除噪所需要的， 但需注意N階偶對稱或奇對稱的FIR濾波器有N/2點延時。FIR濾波的原理簡單、無累積誤差， 適于實時場合，但幅頻失真一般比較明顯。
[0005] (c)小波變換:信號的小波變換相當于信號在不同尺度的帶通和低通濾波，可分解 得到信號的逼近分量和細節(jié)分量。基線漂移主要為低頻分量，在小波重構(gòu)的過程中，只要將 高尺度的逼近分量置零，就得到了去除基漂的信號。在信號采樣頻率一定的情況下，對于某 一確定小波，其不同尺度下的頻率中心和窗寬都是確定的，由此可確定去除基線漂移的小 波變換的最佳分解尺度。
[0006] 這些方法各有優(yōu)點，但都是對得到的心電數(shù)據(jù)進行的優(yōu)化處理，雖然各有優(yōu)點，卻 也有對應的限制。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明的目的在于克服上文中提到的現(xiàn)有方法的缺點和不足，提出了一種基于無 模型自適應預測控制的心電基線漂移抑制方法，在采集心電的過程中，就行預處理的去除 掉心電的基線噪聲，旨在為將來發(fā)展的可穿戴，移動醫(yī)療設備等提供良好的理論和應用基 礎。
[0008] 為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：
[0009] -種基于無模型自適應預測控制的心電基線漂移抑制方法，其特征在于，包括步 驟：
[0010] (a)設置所期望的輸出歹(玲;
[0011] (b)根據(jù)無模型自適應控制算法控制準則計算控制輸入信號A U(k);
[0012] (c)偽偏導數(shù)舛幻的預測估計與辨識；
[0013] (d)根據(jù)偽偏導數(shù)構(gòu)建A1矩陣，進而構(gòu)建控制系統(tǒng)。
[0014] 進一步的，步驟(a)中選擇無基線漂移的數(shù)據(jù)作為期望輸出，就是基線值為0。 [0015]進一步的，步驟(b)中的預測模型為：
[0017] 其中 ~(友+1)=列女 +1) - ,Au(k)=u(k)-u(k-l);
[0018] J0 + 1)是K+1時刻的期望輸出，y(k)是系統(tǒng)k時刻的實際輸出，u(k)是k時刻的實際 輸入，u(k-1)是k-1時刻的實際輸入，控制的目的是在k時刻對系統(tǒng)施加控制u(k)，希望k+1 時刻的輸出期望為+ i)。
[0019] 進一步的，步驟(b)中引入時間滯后常數(shù)I，將帶時間滯后常數(shù)t的兩組輸入值之間 的變化率，作為輸入準則函數(shù)中的一個重要的約束，公式為：
[0021]進一步的，步驟(c)采用改進后的輸入準則函數(shù)，改進后的偽偏導數(shù)為：
[0022]
[0023] 其中，y>〇是權(quán)重因子，〇〈n<l是步長因子，然后根據(jù)預測方法，對偽偏導數(shù)進行預 測。
[0024] 進一步的，步驟⑷中，A1包含系統(tǒng)中的A，R R 0 +A/"-1>，通過構(gòu) 建的A1矩陣，構(gòu)建控制系統(tǒng)。
【附圖說明】
[0025]圖1為心電系統(tǒng)控制圖；
[0026] 圖2為方法實施流程圖；
[0027] 圖3為預測的心電基線和原始心電基線以及控制輸入信號；
[0028] 圖4為原始心電信號和抑制基線漂移后的心電信號；
[0029]圖5為偽偏導數(shù)的預測值。
【具體實施方式】
[0030]下面結(jié)合實施例及附圖對本發(fā)明作進一步詳細的描述，但本發(fā)明的實施方式不限 于此。
[0031] 圖1為心電系統(tǒng)控制圖，用無模型自適應系統(tǒng)MFAC算法的參數(shù)輸出控制信號，作用 心電系統(tǒng)，達到去心電基線的效果，返回的實際輸出與期望輸出差值，來進行反饋調(diào)節(jié)，保 證心電去基線的精確性。
[0032] -種基于無模型自適應預測控制方法的心電基線漂移抑制方法，具體實施流程如 圖2所示，實現(xiàn)步驟如下：
[0033] (a)設置所期望的輸出只k):
[0034] 只k)=〇作為期望輸出，是因為理想的去基線效果就是基線漂移都沒有。
[0035] (b)根據(jù)無模型自適應控制算法控制準則計算控制輸入信號A u(k):
[0036] 一般的預測模型：
[0038] 其中 (人 + 1):歹(人' + ，Au(乂二"(又' -1)
[0039] 歹認十1)是K+1時刻的期望輸出，y(k)是系統(tǒng)k時刻的實際輸出，u(k)是k時刻的實際 輸入，u(k-1)是k-1時刻的實際輸入，控制的目的是在k時刻對系統(tǒng)施加控制u(k)，希望k+1 時刻的輸出期望為PP + 1)。
[0040] 此處，本發(fā)明將引入一個時間滯后常數(shù)L將帶時間滯后常數(shù)t的兩組輸入值之間 的變化率，作為輸入準則函數(shù)中的一個重要的約束。在原方法的基礎上，來增加系統(tǒng)的穩(wěn)定 性，抗干擾和提升系統(tǒng)的跟蹤性，達到去噪的精確性。如下所示：
[0042] (c)偽偏導數(shù)辦幻的預測估計與辨識：
[0043] 采用改進后的輸入準則函數(shù)，改進后的偽偏導數(shù)為：
[0044]
[0045] 其中，y>0是權(quán)重因子，0〈n<l是步長因子。然后根據(jù)預測方法，對偽偏導數(shù)進行預 測。
[0046] (d)Al包含系統(tǒng)中的+ -'通過構(gòu)建的A1矩陣，構(gòu)建 控制系統(tǒng)。
[0047] 通過構(gòu)建的系統(tǒng)，運用輸入控制信號的作用，得到實際的輸出。調(diào)節(jié)的效果在于對 輸入控制信號的調(diào)節(jié)和偽偏導數(shù)的估計。通過實際的輸出和期望輸出的相差效果，差值反 饋作用于輸入控制信號，自適應的調(diào)節(jié)達到最佳的輸出效果。其中，預測的心電基線和原始 心電基線以及控制輸入信號如圖3所示，原始心電信號和抑制基線漂移后的心電信號如圖4 所示，偽偏導數(shù)的預測值如圖5所示。
[0048] 上述實施例為本發(fā)明較佳的實施方式，但本發(fā)明的實施方式并不受上述實施例的 限制，其他的任何未背離本發(fā)明的精神實質(zhì)與原理下所作的改變、修飾、替代、組合、簡化， 均應為等效的置換方式，都包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項】
1. 一種基于無模型自適應預測控制的心電基線漂移抑制方法，其特征在于，包括步驟： (a) 設置所期望的輸出^<); (b) 根據(jù)無模型自適應控制算法控制準則計算控制輸入信號A u(k); (c) 偽偏導數(shù)W/、)的預測估計與辨識； (d) 根據(jù)偽偏導數(shù)構(gòu)建A1矩陣，進而構(gòu)建控制系統(tǒng)。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：步驟(a)中選擇無基線漂移的數(shù)據(jù)作為期 望輸出，就是基線值為〇。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于:步驟(b)中的預測模型為：其中.4^(眾+ 1) = v(A^ + l)_-v(眾），a u(k)=u(k)-u(k_l); v(々 + l)是K+1時刻的期望輸出，y(k)是系統(tǒng)k時刻的實際輸出，u(k)是k時刻的實際輸 入，u (k-1)是k-1時刻的實際輸入，控制的目的是在k時刻對系統(tǒng)施加控制u (k)，希望k+1時 亥IJ的輸出期望為歹(々+ 1)。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：步驟(b)中引入時間滯后常數(shù)I，將帶時間 滯后常數(shù)t的兩組輸入值之間的變化率，作為輸入準則函數(shù)中的一個重要的約束，公式為：5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于:步驟(c)采用改進后的輸入準則函數(shù)，改進 后的偽偏導數(shù)為：其中，y>〇是權(quán)重因子，〇〈n<i是步長因子。然后根據(jù)預測方法，對偽偏導數(shù)進行預測。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：步驟（d)中，A1包含系統(tǒng)中的通過構(gòu)建的A1矩陣，構(gòu)建控制系統(tǒng)。 j
【文檔編號】G05B13/04GK106054611SQ201610489485
【公開日】2016年10月26日
【申請日】2016年6月24日
【發(fā)明人】陳高, 謝侃, 蔡坤, 謝勝利
【申請人】廣東工業(yè)大學