動(dòng)態(tài)心電信號(hào)分析技術(shù)的研究.pdf

1、臨床醫(yī)學(xué)上的重要生理參數(shù)，如心電、血壓、血氧飽和度、體溫等的監(jiān)護(hù)與檢測(cè)對(duì)慢性病患者和老年人的健康，特別是對(duì)這些生理信號(hào)的長(zhǎng)期監(jiān)護(hù)，了解人體健康狀況的變化趨勢(shì)及這些疾病對(duì)人體的影響，有著極其重要的臨床意義。心電信號(hào)分析與識(shí)別成為目前信號(hào)處理領(lǐng)域及生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)之一。
　　 本文運(yùn)用小波變換和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論，對(duì)人體心電信號(hào)的濾波預(yù)處理、波形檢測(cè)與定位等關(guān)鍵技術(shù)展開了研究，主要工作如下：
　　 首先，綜合分析了現(xiàn)

2、有心電信號(hào)預(yù)處理技術(shù)、波形檢測(cè)與識(shí)別方法等文獻(xiàn)資料，比較了現(xiàn)有各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)，指出了現(xiàn)有心電信號(hào)的濾波預(yù)處理技術(shù)、波形檢測(cè)與定位算法、特征信息提取與選擇等方面的有待改進(jìn)的地方，確定了動(dòng)態(tài)心電信號(hào)的去噪和特征檢測(cè)算法為本文主要研究?jī)?nèi)容。
　　 然后，在了解心電生理參數(shù)的產(chǎn)生機(jī)理和特征的基礎(chǔ)上，分析了工頻、肌電和基線漂移等噪聲對(duì)心電信號(hào)的干擾；小波濾波器雖然具有時(shí)頻局域化等優(yōu)點(diǎn)，但在濾除低頻噪聲時(shí)可能會(huì)造成P波、T波信號(hào)的部分失真

3、，且計(jì)算量大，處理時(shí)間長(zhǎng)，實(shí)時(shí)性差；在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用小波變換與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論，提出了一種結(jié)合形態(tài)學(xué)與小波變換的小波閾值去噪算法，較好的去除了幾種噪聲干擾，并保留了ECG信號(hào)的奇異點(diǎn)，有效的提高了信噪比。應(yīng)用MIT-BIH心電數(shù)據(jù)庫中的心電數(shù)據(jù)對(duì)該算法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，最小均方誤差MSE、信噪比SNR及局部最大誤差因子LocalMax等指標(biāo)均有了提高，實(shí)驗(yàn)表明該算法有效地提高了信噪比，并具有良好的濾波效果。
　　 接著，分析了傳統(tǒng)的

4、小波算法在波形檢測(cè)中處理漏檢方面的局限性，指出了傳統(tǒng)的小波算法存在容易丟失較多心電波形的缺陷。在此基礎(chǔ)上，本文對(duì)基于小波變換的波形檢測(cè)與特征點(diǎn)識(shí)別的算法進(jìn)行了改進(jìn)，提出了基于二次B樣條小波的QRS波群檢測(cè)的改進(jìn)算法，將心電信號(hào)通過小波算法分解到不同頻帶上，加入了復(fù)檢及補(bǔ)充策略，以達(dá)到最小程度的漏檢或誤判，算法取得了良好的效果。最后，仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法對(duì)于含噪的ECG信號(hào)的處理的有效性，在總誤檢拍，總漏檢拍，誤檢率等方面，較傳統(tǒng)方法有了