基于小波分析的ECG信号处理技术研究

发布时间：2019-08-11 12:04

【摘要】：随着当代人们生活水平的逐渐提高，人们对自身的健康越来越关注。目前，世界上心脏疾病的发病率和死亡率一直居高不下，是威胁当代人类健康的首选疾病之一，而心电信号在客观上能反映出心脏各部位的生理状况。因此，对心电信号的研究及处理具有重要的价值及意义。多年来，虽然人们对心电信号的研究取得了一些显著效果，但由于心电信号自身的复杂性，仍然存在一些值得去深入研究和解决的问题。在当今信息技术研究中，小波分析理论正被运用到众多的自然科学领域，包括信号处理技术的研究，，小波理论由于具有良好的时频分析的特点，可将信号进行多尺度分解，并把信号的特点显现在小波分解的各尺度上。本文的研究内容主要就是围绕如何运用小波理论对心电信号处理而展开，对心电信号的去噪算法做出了详尽的研究和探讨，且对心电信号特征波形的检测进行大量研究，并给出实验分析。论文主要工作内容如下：（1）针对心电信号的特征及所含三种噪声特点进行了详细阐述，给出了噪声的成因，详细介绍了小波分析理论知识，给出了相对传统傅里叶变换小波变换自身在信号时频分析的优越性。（2）对小波理论去噪原理进行了深度探讨，建立起信号含噪一般模型，并分析了心电信号和噪声在小波变换下的小波特性。（3）介绍了小波去噪一般的几种常见方法，小波模极大值去噪方法，小波系数尺度相关去噪法以及基于小波阈值去噪方法，并针对去噪方法中的几个关键的因素进行了探讨和研究，包括小波基函数的选取，小波分解层数的确定，小波阈值函数和门限阈值的选取，针对软硬阈值的自身缺陷，本文采取改进的阈值函数加以研究，最后给出了算法的具体步骤，采用MIT-BIH数据库心电数据进行实验验证。（4）根据小波变换表征信号突变点的原理，本文主要围绕基于小波模极大值方法对心电信号的特征波形进行检测，包括对心电信号的R波和QRS波形起止点的检测。通过多组MIT-BIH数据进行实验分析，最后验证本文检测方法的有效性。
【图文】：

分解结构,二级

系数1h (n)具有高通滤波别对应的是离散信号的高频细节和列长度都和输入序列一致，因此，f (n)的长度。因为，原始信号 f (n)的以，输出序列的带宽经过滤波后只理中的采样定理可得，将信号的采信息没有任何的丢失。所以，上述示二抽取，它对应j ,kc 和j ,kd 的数据长一致。解可以得到j 1,kc 和j 1,kd ，所需结构结构可以一直反复进行下去，即每一概貌和一个高频细节这两部分。并保证总的输出系数长度的一致。这解。j ,kd

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图 2.8 心电图典型波形2.8 我们看到一个完整心动周期的心电波形包括一个 P 波，一个 T 波，有些情况下 T 波后还出现一个小的 U 波。现将心电波形的隔的定义和波形特征描述如下表 2.1 所述。识别心电图各波段是进行心电分析的基础。如何测量上述 ECG 信何保证测量的准确度，是对病人病情准确诊断的基础。传统方法动测量心电各项参数。这种方法工作量大速度特别慢,且和医生自着很大的关系,医生主观因素影响比较大。而很难达到现代医院信要求。快速准确的心电自动分析成为一个必然趋势。现代心电分展也为心电自动分析诊断提供了基础。
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TN911.7;O174.2

【参考文献】