광전용적맥파 신호 디노이징 방법

2단 형태학 필터와 이중 트리 복소 웨이브릿 기반 맥파 잡음 제거

본 기술은 광전용적맥파(PPG) 신호에서 노이즈를 제거하는 디노이징 방법입니다. 2단계 형태학 필터링으로 기저선 성분을 정리한 뒤 이중 트리 복소 웨이브릿 변환(DTCWT)으로 실수부와 허수부를 나누어 고주파 잡음을 제거하고 신호를 재구성합니다.

맥파 신호는 측정 과정에서 호흡에 의한 저주파 드리프트와 전력선·근전도(EMG) 간섭 같은 고주파 잡음이 섞여 심장 기능 판단을 방해했습니다. 적응 필터링은 레퍼런스 신호용 추가 하드웨어가 필요했고, 이산 웨이브릿 변환은 시프트 민감성과 주파수 에일리어싱으로 유효 성분이 손실되는 문제가 있었습니다.

본 기술은 닫힘-열림과 열림-닫힘 연산 결과를 평균하는 형태학 필터를 두 단계로 적용하고 그 차이를 취한 뒤 복소 웨이브릿 영역에서 임계값 기반 잡음 제거를 수행합니다. 연산 복잡도가 낮으면서도 파형을 최대한 보존하고 SNR과 RMSE 지표를 개선합니다. 스마트워치, 손가락형 맥박 산소측정기 등 웨어러블 생체신호 측정기기에 적용될 수 있어 별도 기준 센서 없이 깨끗한 맥파 파형을 확보할 수 있습니다.

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Key Features:

• PPG 신호를 닫힘-열림 연산한 신호와 열림-닫힘 연산한 신호를 평균화하는 제1 레벨 형태학 필터링 단계
• 제1 레벨 출력 신호에 다시 닫힘-열림 및 열림-닫힘 연산을 적용하고 평균화하는 제2 레벨 형태학 필터링 단계
• 제1 레벨 형태학 필터링 출력에서 제2 레벨 형태학 필터링 출력을 감산하여 형태학 필터링된 신호를 얻는 단계
• 형태학 필터링된 신호를 실수부와 허수부 이산 웨이브릿 변환으로 처리하고 고주파 계수의 노이즈를 제거하여 PPG 신호를 재구성하는 단계

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