基于改进小波变换的QRS特征提取算法研究

发布时间：2024-03-05 02:45

　　心电图数据是分析人体心脏病理的基础,针对心电数据的QRS波形特征提取问题,提出一种基于改进小波变换的特征提取方法。首先,选用小波函数Coiflet对采集信号2层分解,然后进行去噪处理。最大限度地保留心电信号有用特征成分,采用极大值与斜率双重检测法进行QRS波中R峰的定位,进而准确提取QRS特征。最后利用MIT-BIH数据库验证算法的准确性和有效性。实验结果表明,该算法针对QRS波形特征识别精度达到了99.661%,具有更高的有效性。

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【部分图文】：

图1心电信号及其在各尺度下的小波变换Fig．1Signalanditswavelettransforminvariousscales为了避免干扰对心电信号造成影响，同时最大限度地检测QＲS波群，本文主要采用4尺度上的小波变

第4期张清丽，等:基于改进小波变换的QＲS特征提取算法研究漂移等心电干扰则主要集中在5以上的尺度上．图1心电信号及其在各尺度下的小波变换Fig．1Signalanditswavelettransforminvariousscales为了避免干扰对心电信号造成影响，同时最大限度地检....

图2QＲS波检测定位Fig．2TheQＲSwavedetection数为终点点．

郑州大学学报(理学版)第49卷图2QＲS波检测定位Fig．2TheQＲSwavedetection1.4Q、S波的定位以及QＲS复合波的起止点检测在小波4尺度上，从Ｒ波峰值点开始依次向前在100个采样点的窗口函数内寻找第一个极值点，取此极值点之前的15个采样点的位置为基点．把基点....

图1识别算法流程图

ECG信号经过去噪处理后，得到噪声相对较少的信号，Q,R和S波的特征相对较明显，包含了ECG信号波形绝大部分的特征信息，故获取ECG信号的特征主要是提取QRS波群信息。而在QRS波形中，R波是幅度最大、特征最明显且最易识别的波形。因此，数据预处理完后，首先检测R波，本文采用极大值....

图2Q波定位示意图

在确定R波的峰值位置之后，进行Q波和S波峰值检测。ECG信号波形可标记为P,Q,R,S,T和U等点，且各点之间有一定距离，该距离大致恒定（在一定范围内）。在检测Q波时，记R波峰值点的横坐标为k，前100个采样点的横坐标为k-100，取区间（k-100,k）内的第一个极值点前的15....

本文编号：3919553