一種信號去噪處理方法及裝置的制造方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明設及通信技術領域，更具體的設及一種信號去噪處理方法及裝置。
【背景技術】
[0002] 表面肌電信號（surface electromyogra地y，英文簡稱：sEMG)是由肌肉興奮時所 募集的運動單位產(chǎn)生的一個個動作電位序列(Motor Unit Action Potential Trains,英 文簡稱:MUAPT)在皮膚表面疊加而成，是一種非平穩(wěn)的微弱信號。
[0003] 表面肌電信號在采集過程中，由于人體分布電容及電路引線的存在，使得工頻電 通過電磁場的作用產(chǎn)生50化及其諧波的干擾，其數(shù)量及可W達到幾伏甚至幾十伏，是表面 肌電信號的3-5個數(shù)量級，表面肌電信號頻譜范圍在10化-500化，且主要頻率集中在50化-150HzO
[0004] 由于表面肌電信號的主頻帶較窄，工頻干擾的作用相當于一種隨時間變化的乘性 干擾。目前，對表面肌電信號的降噪方法是通過小波變換，獲取表面肌電信號。由于小波變 換是將信號分解成不同頻段上實現(xiàn)信噪分離，需要對信號頻段特征有先驗了解才能獲得滿 意的分離效果。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明實施例提供一種信號去噪處理方法及裝置，可W抑制待處理的肌電信號中 的工頻干擾噪聲，并且能得到去噪后的肌電信號。
[0006] 本發(fā)明實施例提供一種信號去噪處理方法，該方法包括：
[0007] 對待處理的肌電信號進行同態(tài)變換，將所述待處理的肌電信號轉(zhuǎn)化為加性噪聲； [000引對所述加性噪聲進行獨立分量分析，然后再利用自適應濾波，將所述加性噪聲中 的工頻噪聲濾除，得到去噪后的肌電信號。
[0009] 較佳地，所述對待處理的肌電信號進行同態(tài)變換之前，還包括：
[0010] 獲取所述待處理的肌電信號，其中，所述待處理的肌電信號根據(jù)下列公式確定：
[0011] x(t)=s(t) ? y(t)
[0012] 式中：x為采集的待處理的肌電信號;S為去噪后的肌電信號，y為工頻噪聲。
[0013] 較佳地，通過下列公式對所述待處理的肌電信號進行同態(tài)變換：
[0014] G(x) = log(s)+log(y) 〇
[0015] 較佳地，所述對所述加性噪聲進行獨立分量分析，包括：
[0016] 根據(jù)下列公式對所述加性噪聲進行獨立分量分析：
[001引式中，X為n維采集的待處理的肌電信號；S為n維去噪后的肌電信號;A為NX腳馬秩 的混合矩陣，i為大于0且小于n的正整數(shù)，n為大于1的正整數(shù)。
[0019]本發(fā)明實施例還提供一種信號去噪處理裝置，該包括：
[0020]同態(tài)變換單元，用于對待處理的肌電信號進行同態(tài)變換，將所述待處理的肌電信 號轉(zhuǎn)化為加性噪聲；
[0021 ]去噪單元，用于對所述加性噪聲進行獨立分量分析，然后再利用自適應濾波，將所 述加性噪聲中的工頻噪聲濾除，得到去噪后的肌電信號。
[0022] 較佳地，所述同態(tài)變換單元還用于：
[0023] 獲取所述待處理的肌電信號，其中，所述待處理的肌電信號根據(jù)下列公式確定：
[0024] x(t)=s(t) ? y(t)
[0025] 式中：x為采集的待處理的肌電信號;S為去噪后的肌電信號，y為工頻噪聲。
[0026] 較佳地，通過下列公式對所述待處理的肌電信號進行同態(tài)變換：
[0027] G(x) = log(s)+log(y) 〇
[00%]較佳地，所述去噪單元具體用于：
[0029]根據(jù)下列公式對所述加性噪聲進行獨立分量分析：
[0031] 式中，X為n維采集的待處理的肌電信號；S為n維去噪后的肌電信號;A為NX腳馬秩 的混合矩陣，i為大于0且小于n的正整數(shù)，n為大于1的正整數(shù)。
[0032] 本發(fā)明實施例中，對待處理的肌電信號進行同態(tài)變換，將所述待處理的肌電信號 轉(zhuǎn)化為加性噪聲，對所述噪聲進行獨立分量分析，然后再利用自適應濾波，將所述加性噪聲 中的工頻噪聲濾除，得到去噪后的肌電信號。上述方法中，利用對數(shù)變換將乘性的待處理的 肌電信號轉(zhuǎn)化為加性肌電信號，利用獨立分量分析，然后利用自適應濾波，將加性待處理的 肌電信號中的去噪后的肌電信號從工頻噪聲中分離出來。采用上述方法，可W抑制待處理 的肌電信號中的工頻干擾噪聲，并且能得到去噪后的肌電信號。
【附圖說明】
[0033] 為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術中的技術方案，下面將對實施例或現(xiàn) 有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本 發(fā)明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可W 根據(jù)運些附圖獲得其他的附圖。
[0034] 圖1為本發(fā)明實施例提供的一種信號去噪處理方法流程示意圖；
[0035] 圖2為本發(fā)明實施例提供的受試者的待處理的肌電信號原始信號示意圖；
[0036] 圖3A為本發(fā)明實施例提供的受試者處于放松狀態(tài)時的待處理的肌電信號放大示 意圖；
[0037] 圖3B為本發(fā)明實施例提供的受試者處于握拳狀態(tài)時的待處理的肌電信號放大示 意圖；
[0038] 圖4為本發(fā)明實施例提供的待處理的肌電信號的頻譜示意圖；
[0039] 圖5為本發(fā)明實施例提供的去噪后的肌電信號示意圖；
[0040] 圖6為本發(fā)明實施例提供的一種信號去噪處理裝置結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0041] 下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完 整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于 本發(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他 實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0042] 本發(fā)明實施例設及的專業(yè)術語：
[0043] 1、同態(tài)變換是對乘性或卷積噪聲進行變換的一種信號處理手段，乘性噪聲信號通 過同態(tài)變換轉(zhuǎn)換為加性噪聲信號，利用加性噪聲的處理方法將噪聲有效濾除，再通過同態(tài) 反變換原理得到有用信號。運種處理方法可W有效地去除乘性噪聲，該方法是對噪聲背景 下的微弱信號的提取的一種有效手段。
[0044] 同態(tài)變換基本原理:其基于映射原理，同態(tài)變換濾波是一種基于映射原理，利用對 數(shù)變換將乘性噪聲變化為加性，然后利用加性噪聲的線性濾波法將噪聲去除，最后通過指 數(shù)函數(shù)的逆變換得到源信號。
[0045] 2、獨立分量分析（independent component analysis,中文簡稱:獨立分量分析）， 是指從多個源信號的線性混合信號中分離出源信號的技術。除了已知源信號是統(tǒng)計獨立 夕h無其他先驗知識，獨立分量分析是伴隨著盲信源問題而發(fā)展起來的，故又稱盲分離。
[0046] 圖1示例性示出了本發(fā)明實施例提供的一種信號去噪處理方法流程示意圖，該方 法可W應用于微弱信號去噪方法。
[0047] 如圖1所示，本發(fā)明實施例提供的一種信號去噪處理方法，包括W下步驟：
[0048] 步驟101，對待處理的肌電信號進行同態(tài)變換，將所述待處理的肌電信號轉(zhuǎn)化為加 性噪聲；
[0049] 步驟102,對所述加性噪聲進行獨立分量分析，然后再利用自適應濾波，將所述加 性噪聲中的工頻噪聲濾除，得到去噪后的肌電信號。
[0050] 在步驟101中，將采集到的表面肌電信號確定為待處理的肌電信號。在實際應用 中，由于人體分布電容及電路引線的存在，使得工頻電通過電磁場的作用產(chǎn)生50化及其諧 波的干擾，其數(shù)量及可W達到幾伏甚至幾十伏，是表面肌電信號的3-5個數(shù)量級，表面肌電 信號頻譜范圍在10化-500化，且主要頻率集中在50化-150化。
[0051] 由于表面肌電信號的主頻帶較窄，工頻干擾的作用相當于一種隨時間變化的乘性 干擾。而同態(tài)變換是一種基于映射原理，利用對數(shù)變換將乘性噪聲變化為加性，然后利用加 性噪聲的線性濾波法將噪聲去除，最后對其做逆變換得到源信號。在本發(fā)明實施例中，由于 采集到的表面肌電信號為乘性噪聲，因此，可W采用同態(tài)變換，將采集到的乘性的表面肌電 信號轉(zhuǎn)化為加性的表面肌電信號。
[0052] 具體地，可W采用下列公式（1)進行同態(tài)變換：
[0053] G(X) = log(s)+log(t) (1)
[0054] 在公式（1)中，X為采集的待處理的肌電信號，S為去噪后的肌電信號，y為工頻噪 聲。
[0055] 舉例說明，若采集到的待處理的肌電信號可W用公式（2)表示，則可W采用公式 (1)所示的同態(tài)變換，將公式(2)變換為公式(3)所示的加性噪聲。
[0化6] 具體地，公式(2)如下式所示：
[0057] x(t)=s(t) ? y(t) (2)
[0058] 在公式（2)中，X為采集的待處理的肌電信號；S為去噪后的肌電信號，y為工頻噪 聲。
[0059] 需要說明的是，在公式(2)中，t表示時間函數(shù)。
[0060] 公式(3)如下式表示：
[006。 X的=S 灼.少的。G(句=log的 + IogOO 二 X' = S + y (3 )
[0062] 在公式(3)中，為采集的待處理的肌電信號，為去噪后的肌電信號，/為工頻 噪聲。
[0063] 在步驟102中，對所述加性噪聲進行獨立分量分析，然后再利用自適應濾波，將所 述加性噪聲中的工頻噪聲濾除，得到去噪后的肌電信號。
[0064] 在實際應用中，獨立分量分析主要解決盲源分離的問題。在不知道源信號和混合 矩陣的先驗信息的情況下，加上源信號是相互獨立的，獨立分量分析就能很好地將原信號 從混合矩陣中分離出來。其中，獨立分量分析的表示公式可W由公式(4)表示：
(4)
[0066] 在公式(4)中，X= (Xl，X2，L，Xn)Tx= (X1，X2,…，Xn)T為n維采集待處理的肌電信號，S = (si，S2A ,Sn)為n維去噪后的肌電信號，A為NX腳馬秩的混合矩陣，i為大于1的正整數(shù)。
[0067] 舉例來說，若采集到的EMG信號在采集過程中收的M中乘性噪聲的干擾，則噪聲干 擾信號的表示式可為：
(5)
[0069] 在公式(5)中，曰1為第i個工頻噪聲的權重系數(shù)，i為大于1的正整數(shù)。
[0070] 根據(jù)公式(3)，可W確定采集到的EMG信號的加性噪聲表示式：
(6)
[0072]由于ai為第i個工頻噪聲的權重系數(shù)，則公式(6)可W按照下式表示：
(7)
[0074] 在公式(6)和公式(7)中，C為常數(shù)，i為大于