一种信号去噪处理方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及通信技术领域，更具体的设及一种信号去噪处理方法及装置。
【背景技术】
[0002] 表面肌电信号（surface electromyogra地y，英文简称：sEMG)是由肌肉兴奋时所 募集的运动单位产生的一个个动作电位序列(Motor Unit Action Potential Trains,英 文简称:MUAPT)在皮肤表面叠加而成，是一种非平稳的微弱信号。
[0003] 表面肌电信号在采集过程中，由于人体分布电容及电路引线的存在，使得工频电 通过电磁场的作用产生50化及其谐波的干扰，其数量及可W达到几伏甚至几十伏，是表面 肌电信号的3-5个数量级，表面肌电信号频谱范围在10化-500化，且主要频率集中在50化-150HzO
[0004] 由于表面肌电信号的主频带较窄，工频干扰的作用相当于一种随时间变化的乘性 干扰。目前，对表面肌电信号的降噪方法是通过小波变换，获取表面肌电信号。由于小波变 换是将信号分解成不同频段上实现信噪分离，需要对信号频段特征有先验了解才能获得满 意的分离效果。
【发明内容】
[0005] 本发明实施例提供一种信号去噪处理方法及装置，可W抑制待处理的肌电信号中 的工频干扰噪声，并且能得到去噪后的肌电信号。
[0006] 本发明实施例提供一种信号去噪处理方法，该方法包括：
[0007] 对待处理的肌电信号进行同态变换，将所述待处理的肌电信号转化为加性噪声； [000引对所述加性噪声进行独立分量分析，然后再利用自适应滤波，将所述加性噪声中 的工频噪声滤除，得到去噪后的肌电信号。
[0009] 较佳地，所述对待处理的肌电信号进行同态变换之前，还包括：
[0010] 获取所述待处理的肌电信号，其中，所述待处理的肌电信号根据下列公式确定：
[0011] x(t)=s(t) ? y(t)
[0012] 式中：x为采集的待处理的肌电信号;S为去噪后的肌电信号，y为工频噪声。
[0013] 较佳地，通过下列公式对所述待处理的肌电信号进行同态变换：
[0014] G(x) = log(s)+log(y) 〇
[0015] 较佳地，所述对所述加性噪声进行独立分量分析，包括：
[0016] 根据下列公式对所述加性噪声进行独立分量分析：
[001引式中，X为n维采集的待处理的肌电信号；S为n维去噪后的肌电信号;A为NX脚馬秩 的混合矩阵，i为大于0且小于n的正整数，n为大于1的正整数。
[0019]本发明实施例还提供一种信号去噪处理装置，该包括：
[0020]同态变换单元，用于对待处理的肌电信号进行同态变换，将所述待处理的肌电信 号转化为加性噪声；
[0021 ]去噪单元，用于对所述加性噪声进行独立分量分析，然后再利用自适应滤波，将所 述加性噪声中的工频噪声滤除，得到去噪后的肌电信号。
[0022] 较佳地，所述同态变换单元还用于：
[0023] 获取所述待处理的肌电信号，其中，所述待处理的肌电信号根据下列公式确定：
[0024] x(t)=s(t) ? y(t)
[0025] 式中：x为采集的待处理的肌电信号;S为去噪后的肌电信号，y为工频噪声。
[0026] 较佳地，通过下列公式对所述待处理的肌电信号进行同态变换：
[0027] G(x) = log(s)+log(y) 〇
[00%]较佳地，所述去噪单元具体用于：
[0029]根据下列公式对所述加性噪声进行独立分量分析：
[0031] 式中，X为n维采集的待处理的肌电信号；S为n维去噪后的肌电信号;A为NX脚馬秩 的混合矩阵，i为大于0且小于n的正整数，n为大于1的正整数。
[0032] 本发明实施例中，对待处理的肌电信号进行同态变换，将所述待处理的肌电信号 转化为加性噪声，对所述噪声进行独立分量分析，然后再利用自适应滤波，将所述加性噪声 中的工频噪声滤除，得到去噪后的肌电信号。上述方法中，利用对数变换将乘性的待处理的 肌电信号转化为加性肌电信号，利用独立分量分析，然后利用自适应滤波，将加性待处理的 肌电信号中的去噪后的肌电信号从工频噪声中分离出来。采用上述方法，可W抑制待处理 的肌电信号中的工频干扰噪声，并且能得到去噪后的肌电信号。
【附图说明】
[0033] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可W 根据运些附图获得其他的附图。
[0034] 图1为本发明实施例提供的一种信号去噪处理方法流程示意图；
[0035] 图2为本发明实施例提供的受试者的待处理的肌电信号原始信号示意图；
[0036] 图3A为本发明实施例提供的受试者处于放松状态时的待处理的肌电信号放大示 意图；
[0037] 图3B为本发明实施例提供的受试者处于握拳状态时的待处理的肌电信号放大示 意图；
[0038] 图4为本发明实施例提供的待处理的肌电信号的频谱示意图；
[0039] 图5为本发明实施例提供的去噪后的肌电信号示意图；
[0040] 图6为本发明实施例提供的一种信号去噪处理装置结构示意图。
【具体实施方式】
[0041] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完 整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于 本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他 实施例，都属于本发明保护的范围。
[0042] 本发明实施例设及的专业术语：
[0043] 1、同态变换是对乘性或卷积噪声进行变换的一种信号处理手段，乘性噪声信号通 过同态变换转换为加性噪声信号，利用加性噪声的处理方法将噪声有效滤除，再通过同态 反变换原理得到有用信号。运种处理方法可W有效地去除乘性噪声，该方法是对噪声背景 下的微弱信号的提取的一种有效手段。
[0044] 同态变换基本原理:其基于映射原理，同态变换滤波是一种基于映射原理，利用对 数变换将乘性噪声变化为加性，然后利用加性噪声的线性滤波法将噪声去除，最后通过指 数函数的逆变换得到源信号。
[0045] 2、独立分量分析（independent component analysis,中文简称:独立分量分析）， 是指从多个源信号的线性混合信号中分离出源信号的技术。除了已知源信号是统计独立 夕h无其他先验知识，独立分量分析是伴随着盲信源问题而发展起来的，故又称盲分离。
[0046] 图1示例性示出了本发明实施例提供的一种信号去噪处理方法流程示意图，该方 法可W应用于微弱信号去噪方法。
[0047] 如图1所示，本发明实施例提供的一种信号去噪处理方法，包括W下步骤：
[0048] 步骤101，对待处理的肌电信号进行同态变换，将所述待处理的肌电信号转化为加 性噪声；
[0049] 步骤102,对所述加性噪声进行独立分量分析，然后再利用自适应滤波，将所述加 性噪声中的工频噪声滤除，得到去噪后的肌电信号。
[0050] 在步骤101中，将采集到的表面肌电信号确定为待处理的肌电信号。在实际应用 中，由于人体分布电容及电路引线的存在，使得工频电通过电磁场的作用产生50化及其谐 波的干扰，其数量及可W达到几伏甚至几十伏，是表面肌电信号的3-5个数量级，表面肌电 信号频谱范围在10化-500化，且主要频率集中在50化-150化。
[0051] 由于表面肌电信号的主频带较窄，工频干扰的作用相当于一种随时间变化的乘性 干扰。而同态变换是一种基于映射原理，利用对数变换将乘性噪声变化为加性，然后利用加 性噪声的线性滤波法将噪声去除，最后对其做逆变换得到源信号。在本发明实施例中，由于 采集到的表面肌电信号为乘性噪声，因此，可W采用同态变换，将采集到的乘性的表面肌电 信号转化为加性的表面肌电信号。
[0052] 具体地，可W采用下列公式（1)进行同态变换：
[0053] G(X) = log(s)+log(t) (1)
[0054] 在公式（1)中，X为采集的待处理的肌电信号，S为去噪后的肌电信号，y为工频噪 声。
[0055] 举例说明，若采集到的待处理的肌电信号可W用公式（2)表示，则可W采用公式 (1)所示的同态变换，将公式(2)变换为公式(3)所示的加性噪声。
[0化6] 具体地，公式(2)如下式所示：
[0057] x(t)=s(t) ? y(t) (2)
[0058] 在公式（2)中，X为采集的待处理的肌电信号；S为去噪后的肌电信号，y为工频噪 声。
[0059] 需要说明的是，在公式(2)中，t表示时间函数。
[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，为采集的待处理的肌电信号，为去噪后的肌电信号，/为工频 噪声。
[0063] 在步骤102中，对所述加性噪声进行独立分量分析，然后再利用自适应滤波，将所 述加性噪声中的工频噪声滤除，得到去噪后的肌电信号。
[0064] 在实际应用中，独立分量分析主要解决盲源分离的问题。在不知道源信号和混合 矩阵的先验信息的情况下，加上源信号是相互独立的，独立分量分析就能很好地将原信号 从混合矩阵中分离出来。其中，独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为n维采集待处理的肌电信号，S = (si，S2A ,Sn)为n维去噪后的肌电信号，A为NX脚馬秩的混合矩阵，i为大于1的正整数。
[0067] 举例来说，若采集到的EMG信号在采集过程中收的M中乘性噪声的干扰，则噪声干 扰信号的表示式可为：
(5)
[0069] 在公式(5)中，曰1为第i个工频噪声的权重系数，i为大于1的正整数。
[0070] 根据公式(3)，可W确定采集到的EMG信号的加性噪声表示式：
(6)
[0072]由于ai为第i个工频噪声的权重系数，则公式(6)可W按照下式表示：
(7)
[0074] 在公式(6)和公式(7)中，C为常数，i为大于