一种基于K-SVD与OMP算法结合的心电信号去噪方法
专利汇可以提供一种基于K-SVD与OMP算法结合的心电信号去噪方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种基于稀疏分解的心电 信号 去噪方法，主要解决采集心 电信号 时其含有多种噪音对心电信号的影响。步骤如下：第一步，获取含有噪音的原始心电信号；利用近似奇异值分解的稀疏K‑SVD 算法 对超完备字典进行训练；在此字典 基础 上，利用基于残差比 迭代 方式的OMP算法对信号进行稀疏表示得出稀疏编码系数，利用训练好的字典与稀疏编码系数来重构去噪后的信号。本发明有效地解决了不同强度噪音下心电信号去噪问题。，下面是一种基于K-SVD与OMP算法结合的心电信号去噪方法专利的具体信息内容。
1.一种基于K-SVD与OMP算法结合的心电信号去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)利用近似奇异值分解的稀疏K-SVD算法及训练样本集y对初始字典D进行训练，得到超完备字典
2)利用基于残差比迭代方式的OMP算法对原始检测心电信号Y进行稀疏表示，得出稀疏编码系数
3)利用训练好的超完备字典 与稀疏编码系数 来重构去噪后的信号
2.根据权利要求1所述的一种基于K-SVD与OMP算法结合的心电信号去噪方法，其特征在于，步骤1)具体包括：
1.1)初始化字典D；
1.2)利用OMP算法对训练样本集y进行分解，计算分解后的残差；
1.3)判断残差是否小于阈值，若不小于，则重复步骤1.2)；
1.4)选择训练样本集y中的第k列向量αk，产生误差矩阵Ek，对Ek进行SVD分解，更新字典D中的第k列的原子dk；
1.5)判断字典是否更新完毕，若未更新完毕，则更新k值后重复步骤1.4)；
1.6)生成训练后的超完备字典 字典训练完毕。
3.根据权利要求2所述的一种基于K-SVD与OMP算法结合的心电信号去噪方法，其特征在于，利用K-SVD算法对字典D进行更新的学习过程，即为下式所表达的优化问题：
其中，y为训练样本集，D为字典，系数矩阵 为训练信号稀疏表示的稀疏向量集合，T0表示稀疏系数非零个数的最大值。
4.根据权利要求3所述的一种基于K-SVD与OMP算法结合的心电信号去噪方法，其特征在于，训练样本集y选自Gabor原子库；Gabor函数的表达式如下所示：
其中，g(t)为高斯窗函数，γ是由s,u,v,w四种参数决定的时频参数，s为尺度因子，决定了函数能量分布率；v为频率调制因子，决定了函数主频；u为平移因子，决定了函数波形的位置；w为相位因子，决定了函数的相位；通过次函数便可以生产Gabor字典。
5.根据权利要求3所述的一种基于K-SVD与OMP算法结合的心电信号去噪方法，其特征在于，步骤1.2)引入参数进行SVD分解，将残差问题转化为：
xk是αk所对应系数矩阵X的第k行向量，Ek为去掉αk的训练样本集y的残差，αk是训练样本集y中第k列向量； 分别为 Ek去掉零输入后的结果；σk为N×|ωk|矩阵，dk为字典D中的第k列的向量。
6.根据权利要求5所述的一种基于K-SVD与OMP算法结合的心电信号去噪方法，其特征在于，所述步骤1.4)更新字典D中的原子dk的原理为：对Ek进行SVD分解，得到Ek＝UΔVT，其中U的第一列 是dk优化的结果，更新dk。
7.根据权利要求1所述的一种基于K-SVD与OMP算法结合的心电信号去噪方法，其特征在于，步骤2)具体包括：
2.1)初始化参数设置；输入原始检测心电信号Y；
2.2)迭代过程，利用OMP算法更新稀疏编码系数 直至迭代次数大于参数设置的最大迭代次数；
2.3)输出分解系数
8.根据权利要求7所述的一种基于K-SVD与OMP算法结合的心电信号去噪方法，其特征在于，步骤2.2)具体包括：
2.2.1)进行内积，寻找最佳原子索引im，im＝argmaxi(|
2.2.2)利用施密特正交化法更新原子索引集合tm，tm＝tm-1∪im；
2.2.3)利用施密特正交化法更新子字典Tm，
2.2.4)更新系数估计 其中
2.2.5)更新残差
2.2.6)判断终止条件，若m>K，算法结束；
上述步骤中，残差r0＝y，分解系数 索引集合t0＝[]，子字典T0＝[]，迭代因子m＝
1，最大迭代次数iterNum＝k。
9.根据权利要求1所述的一种基于K-SVD与OMP算法结合的心电信号去噪方法，其特征在于，步骤3)具体包括：利用K-svd算法训练出的超完备字典 与输出分解系数 合成去噪信号
一种基于K-SVD与OMP算法结合的心电信号去噪方法
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