【摘要】：隨著人們生活水平的提高,心血管疾病的發(fā)病率與死亡率逐年顯著增加,心血管疾病已經(jīng)成為全球人類生命健康的主要殺手之一。在所有的心血管疾病中,心律失常是其中最為常見的一種疾病,也是誘發(fā)心臟性猝死的根源,因此能夠?qū)π碾娦盘栕詣臃治鎏幚砑夹g中的心電信號預處理、特征檢測及心律失常自動診斷進行研究,對預防心血管疾病具有重要的實際意義。針對目前心電信號自動分析處理技術仍存在易受到噪聲干擾,特征檢測準確率較低及心律失常診斷不夠準確的問題,本文從心電信號預處理、心電信號特征檢測、心律失常診斷模型的建立與優(yōu)化等三方面展開技術研究。首先針對心電信號中的噪聲頻域廣且與有效信號頻域部分重疊不易抑制的問題,利用經(jīng)驗模態(tài)分解與小波變換兩者的優(yōu)點,將經(jīng)驗模態(tài)分解與小波變換結合的新閾值函數(shù)降噪法應用于心電信號的預處理降噪中;其次針對心電信號特征波形幅值變化的特點,基于小波變換理論,提出了奇異點檢測算法并結合多種限制算法的心電信號特征參數(shù)檢測方法;最后利用心電信號的特征參數(shù)檢測提取心電特征向量,設計了一種基于K-CV的多分類診斷SVM模型,并利用交叉驗證法對診斷模型懲罰參數(shù)c和核函數(shù)g進行參數(shù)尋優(yōu),對正常竇性心律、左束支傳導阻滯(LBBBB)、右束支傳導阻滯(RBBBB)、房性早搏(APC)以及室性早搏(PVC)五種類型的心拍進行自動診斷。為驗證心電信號預處理、特征檢測及心律失常自動診斷算法,通過仿真與搭建整體測試平臺,驗證算法的可行性與準確性。結果表明,本文使用的經(jīng)驗模態(tài)分解與小波變換相結合的新閾值函數(shù)降噪法相較于傳統(tǒng)的帶通濾波器,能夠在最大程度保留原始波形細節(jié)信息的條件下抑制心電信號中的基線漂移、肌電干擾、工頻干擾等噪聲;本文提出的基于小波變換奇異點檢測算法并結合多種限制算法對波形檢測的誤檢率為0.18%,相較于當前己有的心電檢測提取算法,具有準確率高的優(yōu)點;基于本文的心律失常數(shù)據(jù)做模型診斷,本文設計K-CV的多分類診斷SVM模型對于心律失常診斷平均預測敏感度達到97.41%,相比傳統(tǒng)的檢測算法,具有更強的泛化能力。
【學位授予單位】：西南石油大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：R541.7
【圖文】：

圖１－１心電信號基本波形圖逡逑（１）邐Ｐ波：Ｐ波是這組波形中第一個小波，代表心房的除極

圖２－２心電信號ＥＭＤ分解示意圖逡逑根據(jù)第二章ＥＭＤ理論可知，每一個ＩＭＦ分量的頻率可以代表心電信號真正的頻逡逑率，是具有實際物理意義的

圖２－３邋１０１號心電信號基線漂移降噪結果及頻譜圖逡逑（２）工頻干擾降噪處理：利用１０１號心電信號作為原始的純凈信號，與頻率為５０Ｈｚ逡逑的工頻干擾進行疊加及降噪處理

【參考文獻】

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本文編號：2750601