本文選題：心電信號(hào) + 平穩(wěn)小波變換��； 參考：《北京郵電大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：心臟疾病是威脅人類生命的主要疾病,人們從未間斷對(duì)此疾病的研究,隨著患病人數(shù)的增多,心電信號(hào)的自動(dòng)分析技術(shù)將成為未來的發(fā)展趨勢(shì)。心臟疾病的自動(dòng)化診斷是以心電信號(hào)的波形特征和一些信息為基礎(chǔ)的,而這些特征和信息的獲取是以純凈的心電信號(hào)為前提的。因此,為了促進(jìn)心電信號(hào)自動(dòng)分析技術(shù)的發(fā)展,加快心臟疾病預(yù)防、診斷和治療的步伐,本文主要對(duì)心電信號(hào)自動(dòng)分析技術(shù)中的預(yù)處理技術(shù)和波形檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行研究,主要研究?jī)?nèi)容如下:1.利用實(shí)驗(yàn)室自主研發(fā)的心電信號(hào)采集裝置采集到的心電數(shù)據(jù)和MIT/BIH心律失常數(shù)據(jù)庫(kù)中的部分?jǐn)?shù)據(jù)對(duì)本文提出的心電信號(hào)的預(yù)處理算法和波形檢測(cè)算法進(jìn)行驗(yàn)證。2.對(duì)心電信號(hào)的預(yù)處理,即噪聲的去除進(jìn)行了研究。以平穩(wěn)小波變換和閾值去噪法為基礎(chǔ)對(duì)心電信號(hào)中主要存在的基線漂移、工頻干擾和肌電干擾這三種噪聲進(jìn)行濾除。首先,對(duì)常用的小波函數(shù)進(jìn)行比較分析,最終選定小波函數(shù)bior5.5對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行8尺度的平穩(wěn)小波分解;其次,為了克服軟硬閾值函數(shù)在信號(hào)重構(gòu)時(shí)出現(xiàn)的信號(hào)幅度失真、邊緣模糊和偽吉布斯現(xiàn)象的缺陷,提出了一種新的閾值函數(shù),并結(jié)合heursure閾值進(jìn)行閾值去噪。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該種方法有效的去除了心電信號(hào)中的三種主要噪聲,得到了較高的信噪比,保留了原始心電信號(hào)的基本波形特征。3.對(duì)心電信號(hào)的波形檢測(cè)進(jìn)行了研究。通過分析選擇平滑函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)即二次B樣條小波作為小波函數(shù),用其對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行4層小波分解。通過在第四尺度的細(xì)節(jié)系數(shù)cd4上對(duì)由R波所生成的模極值對(duì)進(jìn)行檢測(cè),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)R波的檢測(cè)。在第二尺度的細(xì)節(jié)系數(shù)cd2上,以檢測(cè)到的由R波所生成的模極值對(duì)為基礎(chǔ),在其左右兩側(cè)通過檢測(cè)模極值對(duì)和過零點(diǎn),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)Q波、S波以及QRS波群起點(diǎn)與終點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)。針對(duì)Q波、R波、S波以及QRS波群起點(diǎn)與終點(diǎn)的檢測(cè)提出了相應(yīng)的防止漏檢、防止誤檢和位置修正機(jī)制,進(jìn)一步提高了波形檢測(cè)的準(zhǔn)確性。
[Abstract]:Heart disease is the main disease threatening human life. People have never stopped to study this disease. With the increase of the number of patients, the automatic analysis technology of ECG signal will become the development trend in the future. The automatic diagnosis of heart diseases is based on the waveform characteristics and some information of ECG signals, which are based on pure ECG signals. Therefore, in order to promote the development of ECG automatic analysis technology and accelerate the pace of heart disease prevention, diagnosis and treatment, this paper mainly studies the pretreatment technology and waveform detection technology of ECG automatic analysis technology. The main research contents are as follows: 1. The ECG data collected by the ECG acquisition device developed by the laboratory and part of the data in the MIT / BIH arrhythmia database are used to verify the ECG pretreatment algorithm and waveform detection algorithm proposed in this paper. The pretreatment of ECG signal, that is, noise removal, is studied. Based on stationary wavelet transform and threshold denoising method, three kinds of noise, namely baseline drift, power frequency interference and myoelectric interference, are filtered from ECG signals. Firstly, the wavelet function bior5.5 is chosen to decompose the ECG signal at 8 scales by comparing and analyzing the common wavelet function. Secondly, in order to overcome the amplitude distortion of the signal when the soft and hard threshold function occurs in the signal reconstruction, the wavelet function bior5.5 is selected to decompose the ECG signal at 8 scales. In this paper, a new threshold function is proposed for edge blur and pseudo-Gibbs phenomenon, and the threshold denoising is combined with heursure threshold. The experimental results show that the proposed method can effectively remove three kinds of main noises in ECG signal and obtain higher signal-to-noise ratio (SNR) and retain the basic waveform characteristics of the original ECG signal. 3. The waveform detection of ECG signal is studied. The first derivative of smoothing function, the quadratic B-spline wavelet, is selected as the wavelet function, and the wavelet decomposition of ECG signal is carried out. The detection of R wave is realized by detecting the mode extremum pair generated by R wave on the detail coefficient cd4 of the fourth scale. On the detail coefficient cd2 of the second scale, on the basis of the detected mode-extremum pair generated by R wave, we can detect the Q wave S wave and the starting and ending point of QRS wave group by detecting the mode extremum pair and the zero crossing point on the left and right sides. Aiming at the detection of Q wave / R wave / S wave and QRS wave group, this paper puts forward the corresponding mechanism to prevent missed detection, prevent false detection and position correction, and further improve the accuracy of waveform detection.
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：R540.41;TN911.7

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本文編號(hào)：2116964