分數(shù)階小波變換在心電信號處理中的應(yīng)用.pdf

1、生物醫(yī)學信號，屬于低頻弱信號在強噪聲背景下產(chǎn)生的，它是由復(fù)雜的生物體發(fā)生的不穩(wěn)定的自然信號，從該信號本身的特征，檢測方式到處理技術(shù)，都不同于一般的信號，針對各種有待提取和處理的信號，如心電信號、腦電圖信號、眼電、胃電等生理信號，對病人的檢測和診斷治療方案，都是重要的診斷依據(jù)。心電信號以及其它生物醫(yī)學信號一樣，都屬于低頻微弱信號，在檢測時常常容易受到外界的干擾，不同的環(huán)境下對同一人體的生物信號檢測也會有不同的結(jié)果。因此它具有信號微弱和極強

2、的噪聲，隨機性強等特點。
　　心電信號主要是心臟被激活在身體表面上的反映，在臨床上，被作為診斷疾病的重要的依據(jù)。在實際生活中，人們用心電圖來記錄心臟產(chǎn)生生物電流的狀態(tài)，臨床醫(yī)生可以利用心電圖來評估病人的心臟狀況，并做進一步的診斷。然而，心電圖記錄時往往會受到儀器、導(dǎo)聯(lián)線、人體等幾種產(chǎn)生的電源頻率干擾、基線漂移和肌電干擾等。要濾除這些干擾，提取有效的信號成分，對信號的檢測和處理意義重大。
　　目前ECG信號作為一種非平穩(wěn)隨機信

3、號，因其易于檢測以及直觀的特點，引起研究人員越來越多的關(guān)注。本文主要研究了小波變換和分數(shù)階傅里葉變換的性質(zhì)以及處理信號時的原理方法，針對非平穩(wěn)信號，把小波變換和時頻分析結(jié)合一起，即將分數(shù)階傅里葉變換的時頻聚焦性和小波變換中的多分辨分析性相結(jié)合。相比于傳統(tǒng)的小波變換僅采用閾值處理的方法，本文采用的心電信號在分數(shù)階Fourier最優(yōu)p階域變換后，再進行小波變換處理，這種方法更適用于對信號的提取和消除噪聲;其次，運用小波模極大值法對心電信號進

4、行檢測，以正確的檢測出正向R波和負向R波，并運用錯漏檢補償策略來提高R波的準確率。對于Q波、S波采用了先驗知識和加窗法相結(jié)合的方法進行檢測。算法完成后，以MIT-BIH數(shù)據(jù)庫中的多條數(shù)據(jù)進行仿真驗證，結(jié)果表明分數(shù)階小波變換對心電信號濾波信噪比最高能達到29.745db;運用小波模極大值法對QRS波的檢測準度能達到99.81％，證實了本文算法具有較高的精確度。論文基于ARM9處理器的S3C2410開發(fā)平臺，在WinCE系統(tǒng)下，通過eVC編