1.一种基于卷积稀疏编码的心电信号去噪方法，其特征是包括以下步骤：（1）对训练数据集进行卷积字典学习得到含心电信号结构信息的滤波器组：（1.1）初始化滤波器组（1.2）根据初始化滤波器，更新稀疏系数其中

利用ADMM算法将

（1.2.1）为减少

其中

（1.2.2）利用对角块线性系统可以将上式的求解转化为：（1.2.3）利用Sherman-Morrison公式对上式进行求解；

（1.2.4）利用软阈值函数对其中

（1.2.5）利用

（1.3）根据1.2所得的稀疏系数继续使用ADMM算法将（1.3.1）

（1.3.2）将（1.3.1）中表达式转化为式：再利用迭代Sherman-Morrison方法对上式进行求解：（1.3.3）

（1.3.4）根据

滤波器组更新的方法是在内部稀疏编码和字典更新两个步骤交替进行，在继续进行字典更新之前以合理的精度解决稀疏编码问题；所得算法的一次迭代由卷积稀疏编码算法和字典更新子算法依次更新组成；

（2）根据步骤（1）得到的滤波器组D对含噪心电信号进行稀疏分解得到含噪心电信号的稀疏系数X：根据初始化滤波器，更新稀疏系数其中

利用ADMM算法对上式进行求解：

1）为减少

2）利用对角块线性系统可以将上式的求解转化为：

3）利用Sherman-Morrison公式对上式进行求解；

4）利用软阈值函数对

并使用自适应方法获得一个迭代更新的惩罚参数以确保收敛到合适的精度和加快收敛速度；

5）利用

（3）重构得到去噪后的心电信号：利用步骤（1）学习得到的滤波器组和步骤（2）得到的稀疏系数重构得到去噪心电信号：