2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩175頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

1、心電信號和心率變異信號蘊含著豐富的心臟及其神經(jīng)系統(tǒng)活動信息,對這些信息的提取和處理在心臟疾病的預防、診斷和治療等方面具有重要的意義。論文在前人研究成果的基礎(chǔ)上,開展了心電信號預處理、心電特征波檢測及心率變異性分析的研究工作。
   本文簡要闡述了ECG信號及HRV信號的生理機理、典型特征信息及其臨床診斷意義,綜述了目前心電信號預處理、心電特征波形識別及特征信息提取、HRV信號分析的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。針對典型的ECG和HRV分析方法

2、存在的一些不足,采用新的信號分析手段,在改進和創(chuàng)新ECG和HRV分析方法上進行了研究嘗試,取得了一些有價值的研究成果,對于開發(fā)研制新型心電分析系統(tǒng)有重要意義。論文主要的研究成果包括以下幾個方面:
   1)針對小波變換的閥值去噪易在心電信號的Q、S波處出現(xiàn)Gibbs振蕩現(xiàn)象及消除基線漂移時可能導致T波、ST段波形形態(tài)失真的問題,提出了將平穩(wěn)小波變換和自適應濾波方法相結(jié)合的一次性ECG消噪方法。算法在低尺度分量上通過閾值去噪方法濾

3、除心電的工頻和肌電等干擾,在高尺度分量上引入自適應濾波算法濾除基線漂移,重構(gòu)后很好地保持了ECG的波形形態(tài),達到了一次性消噪的目的。仿真實驗表明算法有效地克服了Gibbs震蕩現(xiàn)象,降低了心電信號T波、ST段波形濾波后的失真度,為提取準確的心電特征信息奠定了基礎(chǔ)。
   2)提出了非線性能量算子和小波分解相結(jié)合的R波檢測算法。該算法采用Marr小波為基本小波,通過檢測3尺度分量的極值點標定R波的位置,既有效地抑制了噪聲干擾的影響,

4、又克服了傳統(tǒng)樣條小波變換R波檢測需定位過零點的不便。對3尺度分量引入平滑非線性能量算子運算,突出了R波尖峰,抑制了高大T波、大P波對R檢測的影響,與傳統(tǒng)小波變換的R波檢測算法相比,算法的檢測率高、抗干擾能力強、計算量小、實時性好,對MIT-BIH的心律失常數(shù)據(jù)庫的實際心電數(shù)據(jù)的仿真實驗表明了算法的有效性。
   3)提出了基于Hilbert時頻譜的HRV信號的時頻分析方法。通過分析不同生理病理狀況下HRV信號的Hilbert時頻

5、譜的差異,依據(jù)短時程HRV信號的頻域指標,在不同生理頻帶上繪制Hilbert能量棒形圖,提取了各頻帶能量特征作為定量評價心率變異性的時頻特征,分析了心率改變和時頻特征的相關(guān)性,指出心率改變是HRV信號分析應考慮的一個重要因素。通過對年輕人和老年人、健康人和心衰病人樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析表明提取的時頻特征有很好的區(qū)分性能,準確地反映了心臟的交感和迷走神經(jīng)系統(tǒng)的調(diào)控作用及受損狀況。
   4)采用改進的HHT分析方法對室速或室顫事件的發(fā)

6、生進行預測分析。首先,將心臟復律除顫器存儲的室速或室顫事件發(fā)作前的RR間期序列變換為瞬時心率信號,利用小波包變換將其預分解為幾個窄帶信號,然后對各窄帶分量信號進行EMD分解,通過相關(guān)性閾值判別剔除虛假模態(tài)分量后獲取瞬時心率信號的Hilbert邊際譜,并提取各生理頻段幅值特征作為室速或室顫事件預測特征。仿真實驗表明室速或室顫事件發(fā)作前瞬時心率信號的高頻、甚高頻幅值及總幅值較正常竇性心率信號顯著升高,而低高頻幅值比顯著降低。提示室速或室顫事

7、件發(fā)作前心臟交感和迷走神經(jīng)活動均有所增強,以迷走神經(jīng)活動增強更為顯著,引起心臟自主神經(jīng)系統(tǒng)調(diào)節(jié)失衡。統(tǒng)計分析結(jié)果顯示改進的HHT方法譜特征的區(qū)分性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的HHT方法。
   5)提出了HHT的邊際譜熵及能量譜熵的概念及分析方法。通過對混有不同程度白噪聲的常規(guī)信號和混沌時間序列復雜性的分析,顯示出邊際譜熵和能量譜熵在刻畫信號復雜度變化、抗脈沖干擾性能優(yōu)于傳統(tǒng)復雜度和熵分析方法,應用于年輕人、老年人及房顫病人的HRV信號分析

8、,兩種頻域譜熵能從HRV信號中敏感地檢測出生理和病理狀態(tài)的變化,分析性能優(yōu)于傳統(tǒng)的功率譜熵的方法。
   6)提出了基于分頻段Hilbert時頻譜熵的HRV信號的分析方法。通過提取不同生理頻段的Hilbert譜熵作為心率變異性的特征評價指標。Hilbert譜熵特征反映了HRV信號能量在時頻域分布的不確定性,而按頻段適當分離各種生理因素的Hilbert譜熵和不同的生理病理機理聯(lián)系緊密,有利于表征心臟自主神經(jīng)系統(tǒng)的調(diào)控規(guī)律。通過對年

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論