[发明专利]基于BiLSTM与生成对抗网络结合的ECG降噪方法

权利要求书

1.一种基于BiLSTM与生成对抗网络结合的ECG降噪方法，其特征在于，包括如下步骤：

a)在纯净ECG信号片段叠加噪声，得到有噪片段；

b)将纯净ECG信号片段和有噪声的ECG信号片段均以每T个采样点分割成一个样本；

c)通过公式计算纯净ECG信号片段分割形成的样本中第i个点的归一化值Normalized(x_i)，x_i为该样本中第i个点的幅值，x_min为该样本中的最小值，x_max为该样本中的最大值，通过公式计算有噪声ECG信号片段分割形成的样本中第i个点的归一化值为该样本中第i个点的幅值，为该样本中的最小值，为该样本中的最大值，将归一化后的纯净信号表示为x，将归一化后的带噪信号表示为

d)构建由两层BiLSTM层及一层全连接层构成的生成器模型G，经生成器模型G输出为降噪信号y；

e)构建由4个covld层和1个全连接层构成的判别器模型D，将归一化后的纯净ECG信号片段x和归一化后的带噪信号构成的数据对以及降噪信号y和归一化后的带噪信号构成的数据对输入至判别器模型D后通过sigmoid输出判别结果；

f)对生成器模型G和判别器模型D初始化参数；

g)σ(x)为纯净ECG信号曲线，σ(x)＝(x₁,...,x_T)，x_i为纯净ECG信号片段x中第i个采样点，i∈{1,...,T}，σ(y)为降噪信号曲线，σ(y)＝(y₁,...,y_T)，y_i为降噪信号y中第i个采样点，纯净ECG信号片段x和降噪信号y的曲线的序列为(x₁,y₁),(x₂,y₂),…,(x_T,y_T)，通过公式计算生成器模型G的损失函数loss_G，式中δ_dF为离散Fréchet距离，δ_dF(x,y)＝min||maxd(x_i,y_i)||，maxd(x_i,y_i)为各序列(x₁,y₁),(x₂,y₂),…,(x_T,y_T)中的欧式距离的最大值，为期望运算，为带噪心电信号的数据分布，||·||₁为L1范数，λ₁和λ₂为常数，D(·)为将数据输入判别器模型D中进行运算；

h)通过公式计算得到纯净ECG信号片段x与降噪信号y的连线上随机差值的采样值∈～Uniform[0,1]，Uniform为随机数，纯净ECG信号片段x的分布为p_data(x)，降噪信号y的分布为p_data(y)，的分布为通

过公式计算判别器模型D的损失函数loss_D，式中x₁为满足分布的左端点，x₂为满足分布的右端点，λ为常数，||·||_p为p范数，为判别器模型D的权重惩罚；

i)重复步骤g)至步骤h)，分别优化生成器模型G和判别器模型D，当网络收敛时，训练过程停止并执行步骤j)；

j)使用训练好的生成器模型G输出降噪信号y作为ECG降噪结果。

2.根据权利要求1所述的基于BiLSTM与生成对抗网络结合的ECG降噪方法，其特征在于：步骤a)中通设置不同SNR在纯净ECG信号片段上叠加噪声，得到有噪片段

3.根据权利要求1所述的基于BiLSTM与生成对抗网络结合的ECG降噪方法，其特征在于：步骤b)中T的取值为512。