基于小波變換的心電信號預處理與特征識別算法.pdf

1、心血管疾病是人類死亡的主要原因之一，按世界衛(wèi)生組織的統(tǒng)計，全世界每年死于心臟病的人約有1200萬，占整個死亡人數(shù)的25％。隨著現(xiàn)代人生活水平的不斷提高，一些不健康的生活方式也會導致心臟病朝著年輕化發(fā)展。而心臟病特點是發(fā)病快，死亡率高，治療難度大，治療費用高。為了克服心臟病對人類的危害，早期發(fā)現(xiàn)，早期診斷，早期治療可以顯著降低死亡率。而家庭監(jiān)護為這一切提供了可能。在家庭監(jiān)護中，方便的心電圖記錄和心電自動診斷是人們關心的重點。本論文針對家庭

2、便攜式監(jiān)護儀擬研究心電特征的檢測方法。 心電圖是心臟搏動的電位變化圖。它的各種波形和間隔代表著心臟的電氣特征，醫(yī)生根據心電圖的波形來判斷心臟活動的異常，從而診斷心臟疾病，并且可以用來監(jiān)測病人的身體狀況，評估病情和治療成效。因此，用計算機來分析心電圖的特征波形就顯得尤為重要，分析得是否準確和迅速直接關系到患者的治療。 QRS復合波是心電圖中最明顯的波也是心電信號分析的基礎，QRS波的定位是否準確直接關系到后續(xù)的監(jiān)測。每個

3、人的QRS波的形態(tài)有所差異，并且同一個人的QRS波也根據個人狀態(tài)而表現(xiàn)出很大的差異性，因此，準確監(jiān)測QRS波存在很大的難度。如何既能保持檢測的準確性又能保證檢測的時效性是很多研究人員面臨的課題。 小波變換方法的出現(xiàn)為信號檢測提供了全新的方法。小波變換具有多尺度，多分辨分析的特點，可將信號進行多尺度分解，并把不同頻帶的信號現(xiàn)實在分解的不同尺度上。這樣可以根據不同信號信息所在的頻帶來進行具體的分析。 本文首先介紹了心電圖的一

4、些相關內容，各種波形的特點以及噪聲的種類。對本實驗中所使用的MIT—BIH心電數(shù)據庫和小波變換的相關基礎知識也作了簡單的介紹。本文詳細說明了使用小波變換方法對心電圖進行降噪處理和特征識別。首先，對心電圖進行消噪操作，嘗試使用多種方法進行降噪。然后，利用三次樣條小波在心電圖特征點識別方面的突出優(yōu)勢，對心電圖進行8層分解，對R波識別和定位；在此基礎上，找出R波的起止點的位置；并且定位P和T波的位置；確定RR間期。本文的重點是對R波進行準確的