心電信號(hào)實(shí)時(shí)檢測(cè)方法的研究.pdf

1、心電(ECG)監(jiān)護(hù)系統(tǒng)提供了有關(guān)人體健康的重要信息，在保護(hù)健康、挽救人類生命方面起著不可忽視的作用，而帶有心電自動(dòng)分析功能的監(jiān)護(hù)系統(tǒng)，比如心律失常監(jiān)護(hù)報(bào)警儀，還可以對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行自動(dòng)處理、分類和報(bào)警，使得監(jiān)護(hù)過(guò)程更可靠和簡(jiǎn)單。 由于QRS波是ECG信號(hào)的主要特征，在進(jìn)行心律失常自動(dòng)檢測(cè)過(guò)程中，最關(guān)鍵的就是QRS波的檢出。QRS波檢測(cè)的難度是在于：一是不僅每個(gè)人之間的QRS波的形態(tài)有差異，即使同一個(gè)人在不同時(shí)刻的QRS波也會(huì)有所變

2、化；二是ECG信號(hào)中可能出現(xiàn)各種類型的噪聲干擾QRS波的檢測(cè)。 本文研究了心電信號(hào)的放大電路和在Windows98下的采集方法，并在此基礎(chǔ)上研究了QRS波的檢測(cè)算法。出于算法運(yùn)行速度和準(zhǔn)確性的考慮，著重研究了QRS波檢測(cè)的兩種算法：一階微分窗口積分法和小波時(shí)間—尺度檢測(cè)法。使一階微分窗口積分法的帶通濾波部分更適合于本文的采樣頻率；將小波時(shí)間—尺度算法添加了一個(gè)非線性放大環(huán)節(jié)，提出了把小波分解模量與其絕對(duì)值相乘來(lái)提升信號(hào)的小波分解

3、模量極值的方法，最后用尺度4和尺度1兩個(gè)尺度上的小波分解細(xì)節(jié)信號(hào)的模量極值聯(lián)合對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析。 文中重點(diǎn)對(duì)這兩種算法的軟件運(yùn)行速度和檢測(cè)精度進(jìn)行了量化的分析比較，用MIT-BIH標(biāo)準(zhǔn)心電數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)算法進(jìn)行了驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)：一階微分窗口積分法抗肌電噪聲和其他高頻噪聲的能力優(yōu)于本文基于小波的算法，而在抗階躍噪聲的能力方面小波算法卻更勝一籌。對(duì)檢測(cè)到的QRS波的寬度而言，小波算法具有更高的精度，探測(cè)到的寬度的誤差最多不超過(guò)2個(gè)采樣點(diǎn)，而一階