骤4-5,直到残余的胃磁信号小于设定的阔值为止，完 成对胃磁快波信号特征成分的提取。
[0054] 本发明优点：
[0055] 本发明提出一种胃磁信号的特征提取与分类系统及方法，具有W下优点：
[0056] 1)形态学方法和化S自适应算法可W有效的将信号中的基线漂移成分滤除掉；相 比LMS算法，RLS算法具有良好的收敛性和更小的权噪声和更大的抑噪能力；
[0057] 2)小波包分解不仅可W对胃磁信号的低频成分进行分解，而且可W对信号的高频 成分也实施分解，同时小波包分解能够根据信号特性和分析要求自适应地选择相应频带与 信号频谱匹配，运样胃磁信号中与快波成分接近的噪声成分就可W被滤除掉；
[005引3)匹配追踪与非参数基函数相结合的算法不但克服了单独使用匹配追踪算法需 要预先构建时频原子的缺点，而且也使模板信号能够自适应进行调整使之不再过多依赖于 先验知识；
[0化9] 4)相比于Fisher分类器、SVM算法、模糊神经网络分类器和遗传算法等，K-means算 法优点是不会特别复杂，因此求解时间也比较短且分类效果满足要求。
【附图说明】
[0060] 图1为本发明一种实施例的胃磁信号的特征提取与分类系统结构框图；
[0061] 图2为本发明一种实施例的采用胃磁信号的特征提取与分类系统进行的提取与分 类方法流程图；
[0062] 图3为本发明一种实施例的自适应算法结合形态学方法的算法结构示意图；
[0063] 图4为本发明一种实施例的自适应滤波器原理框图；
[0064] 图5为本发明一种实施例的=层小波包树分解结构图。
【具体实施方式】
[0065] 下面结合附图对本发明一种实施例做进一步说明。
[0066] 本发明实施例中，如图1所示，胃磁信号的特征提取与分类系统包括胃磁快波信号 提取模块、胃磁信号滤波模块、胃磁快波特征提取模块和胃磁信号分类模块，其中，胃磁快 波信号提取模块用于过形态学方法对不同生理状态的胃磁快波信号中的基线漂移成分进 行提取；胃磁信号滤波模块用于通过构造化S自适应滤波器与形态学方法相结合的方式，对 胃磁快波信号中的基线漂移成分进行滤除;并通过小波包方法对胃磁信号中与快波成分频 率相近的噪声进行滤除；胃磁快波特征提取模块用于通过匹配追踪与非参数基函数方法相 结合的方式，提取胃磁快波信号的特征成分；胃磁信号分类模块用于通过聚类算法对不同 生理状态的胃磁信号进行分类。
[0067] 本发明实施例中，如图2所示，采用胃磁信号的特征提取与分类系统进行的提取与 分类方法，包括W下步骤：
[0068] 步骤1、采用胃磁快波信号提取模块通过形态学方法，对不同生理状态的胃磁快波 信号中的基线漂移成分进行提取；
[0069] 本发明实施例中，如图3所示，图中，X/(n)表示原始待处理胃磁信号，X(n)表示去 除高频噪声后的胃磁信号，d(n)表示自适应滤波器的期望输入信号（等效于基线漂移成 分），y(n)表示系统输出信号(等效于最终的较为纯净的胃磁信号），具体步骤如下：
[0070] 步骤1-1:选择长度为6的结构元素 m，对胃磁信号实施开运算，开运算可W去除信 号的波峰；
[0071] 本发明实施例中，结构元素的选取直接关系到最终的滤波效果，一般来说常用的 结构元素主要有直线形、半圆形、=角形和余弦形;使用形态开、闭运算的组合形式，可同时 滤除胃磁信号中的正、负脉冲噪声；如果结构元素的宽度小于所有胃磁信号特征波形的宽 度，则开、闭运算后，胃磁信号的特征波形会被保留，而信号中宽度大于结构元素的干扰脉 冲会被清除;开运算去除噪声信号的波峰；
[0072] 步骤1-2:基于相同的结构元素 m对信号实施闭运算，闭运算的作用是填充信号中 存在的波谷；
[0073] 本发明实施例中，假定原始待处理胃磁信号r(n)为定义在F={0，l，...N-l}上的 离散函数，结构元素 m为定义在其上的离散函数，其中N-定要大于K，K表示结构元素自身的 长度，则闭运算的过程为:将结构元素平移1，待处理胃磁信号r(n)与结构元素 m作和，并将 得到的K个差值中的最大值作为点1的值，其公式为:巧'的? W) (/)二蜘-邸-， 其中k表示结构元素，I=K-I,...N-I，结构元素幅值是一样的；将结构元素左右反转并平移 1，待处理信号r(n)与结构元素 m作差;将得到的K个差值中的最小值作为点1的值，其公式 为.(乂'(")0/,0(0= min 义'(/ +打) - &(")，/ = 0,…取-K !
[0074] 步骤1-3:将胃磁信号实施一次相反的运算过程，即先进行闭运算再进行开运算； 将步骤1-1与1-2运算得到的结果与本次结果相加求取平均值获得去除高频成分的胃磁信 号 X(n);
[0075] 本发明实施例中，滤波处理后的信号幅值的衰减量仅由信号的采样频率与结构元 素长度的比值所唯一确定，经过步骤1-3的处理可W将误差降低；
[0076] 步骤1-4:根据步骤1-1至步骤1-3提取出胃磁信号中的基线漂移成分；
[0077] 本发明实施例中，A/D的采样频率为1000化，根据正常基线漂移的频率范围一般主 要集中在IHz左右的特点来选择合适的直线型结构元素;运样可W提取到所需要的基线漂 移成分，为下一步的处理作好准备。
[0078] 步骤2、采用胃磁信号滤波模块通过构造化S自适应滤波器与形态学方法相结合的 方式，对胃磁快波信号中的基线漂移成分进行滤除；
[0079] 本发明实施例中，自适应滤波器原理框图如图4所示，主输入端接收来自信号源和 噪声源的合成信号D = S+Vo;参考输入端的信号为Vi，信号Vi与S无关但与Vo相关；参考输入 通过自适应滤波器后的输出与主输入端中噪声分量逼近并相减，输出误差信号；自适应算 法对参考输入端和系统输出（误差e)进行处理，使得自适应滤波器的输出尽可能地逼近主 输入中的干扰成分。因此，在最佳准则意义下滤波器的输出Y逼近Vo等效于系统的输出e逼 近S;本发明构造了化S自适应滤波器;具体步骤如下：
[0080] 步骤2-1、初始化胃磁信号滤波的权向量矩阵和逆矩阵；
[0081] 所述的胃磁信号滤波的权向量矩阵W(O)=O,所述的逆矩阵P(O) = CTiI,其中，O为 控制参数，I为单位阵;具体如下：
[0082] 设n时刻，自适应滤波器的参考输入向量:X(n) = [x(n)，x(n-l)，. . .，x(n-M+l)]T;
[0083] 自适应滤波器的抽头权向量:W(n) = [bo(n)，bi(n)，. . .，bM-i(n)]T;
[0084] 单输入单输出系统的动态数学模型可W表示成的公式的形式为：
[0085] A(z-i)z化）=B(z-1)11化)+n(；k);其中，U化)表示输入量，Z化)为输出量，n化)为噪 声；
[00化]步骤2-2、更新增益矢量；
[0087] 具体公式如下：
[0088] g(n)=P(n-l)X(n)/[A+X^(n)P(n-l)X(n)] (1)
[0089] 其中，g(n)表示n时刻的增益矢量;A为遗忘因子，且〇<A<l;n表示n时刻;P(n-l) 表示n-1时刻的自相关矩阵的逆矩阵，X(n) = [X(n)，x(n-l)，. . .，x(n-M+l)]T表示n时刻自 适应滤波器的参考输入向量，M表示滤波器的长度;义(11)，义(11-1)，...，义(11-1+1)分别表示11 时刻输入滤波器组的胃磁