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一、为什么需要ECG信号去噪？  

心电图（ECG）是诊断心脏疾病的重要工具，但可穿戴设备使用的干电极容易受到运动、肌肉活动等噪声干扰。这些噪声与ECG信号频率重叠，传统滤波方法难以兼顾降噪与信号保真，导致医生误诊风险增加。

二、传统方法的困境  

- 固定参数滤波器（如FIR）：一刀切式滤除噪声，但会误伤有用信号，尤其在低信噪比（SNR）时效果差。  

- 小波阈值法：依赖人工设定阈值，无法适应复杂噪声场景。  

- 深度学习模型（如自动编码器）：虽能自动学习特征，但缺乏对频率成分的针对性处理。

三、新方法：小波+CNN的“双剑合璧”  

日本山梨大学团队提出小波集成卷积神经网络，核心创新点如下：  

1. 动态频率分离：在CNN中嵌入小波变换层，将信号分解为高频（噪声为主）和低频（ECG为主）成分，针对性处理不同频段。  

2. 智能阈值学习：通过训练让网络自动调整各频段的滤波强度，而非依赖人工预设参数。  

3. 后向小波层更优：实验发现，在网络深层替换小波层（后向型）效果最佳，能更精准捕捉ECG特征。

四、实验结果：低噪声下表现惊艳  

- 数据集：使用MIT-BIH心律失常数据库和MIT-NST噪声数据库。  

- 指标对比：  

  - RMSE（均方根误差）：在SNR=-10时，新方法比传统CNN降低0.0293，降噪后信号更接近真实波形。  

  - SNR改善：在极低噪声下（SNR=-10），SNR提升19.82，远超传统方法的18.51。  

- 定性分析：新方法有效保留ST段、QRS波群等关键特征，避免传统方法易出现的波形失真。

五、未来应用：更可靠的健康监测  

该技术有望推动可穿戴设备在医疗领域的普及：  

- 实时监测：在智能手表、贴片等设备中嵌入算法，实现动态降噪。  

- 远程医疗：提升远程ECG诊断的准确性，减少因噪声导致的误诊。  

- 边缘计算优化：轻量化模型设计，降低设备端计算压力。

六、总结  

小波与CNN的结合为ECG去噪提供了新思路，尤其在极端噪声环境下表现突出。未来随着算法优化和硬件升级，可穿戴设备将更精准地守护我们的心脏健康。

论文地址：

https://arxiv.org/pdf/2501.06724

参考文献：

[1] Terada T, Toyoura M. Wavelet Integrated Convolutional Neural Network for ECG Signal Denoising[J]. 2025.