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文檔簡介
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
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