心电信号滤波与QRS波形定位

发布时间：2017-03-29 20:04

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【摘要】：心电图(Electrocardiograph, ECG)信号自动分析是当前信号处理领域中的研究热点，其真正实现将有力促进医疗事业的发展和人们健康水平的提高，也将是现代信号处理技术在医疗领域中应用的重大突破。心电信号自动分析系统的研究内容广泛，快速且准确地定位心电信号中QRS波群和P、T波,是其中的一个关键环节，而有效滤除心电信号中的噪声干扰是准确检测各种特征波的前提。到目前为止，已有的心电信号滤波和特征波形定位方法中还存在着许多有待改进之处。针对这种现状，论文围绕“心电信号滤波”、“QRS波形定位”这两个方面展开研究。 信号的滤波：心电信号比较微弱，，极易受环境的影响，通常掺杂有肌电干扰、基线漂移、工频干扰。论文重点研究了消除50Hz工频干扰的数字滤波器设计方法。基于ECG信号实际处理的需要，设计了FIR陷波器和Levkov滤波法相结合的方法来滤除信号中50Hz工频干扰。实验结果显示，改进后的算法相比较传统的滤波器而言，是一种更为有效ECG信号滤波法。 QRS波形定位：特征波形定位是心电信号分析与诊断的基础，是诊断的入手点。QRS波群是心电图最主要最突出的波段，是检测其他波形的前提，P波和T波在诊断中也有重要意义。通过对临床QRS复合波的形态研究，根据小波多分辨率分析的特点和模极大值检测原理，提出一种Marr小波链检测QRS波群的新算法。变换3种尺度来定位R波，然后对定位到的峰值采样点采取多数表决的方式，最终唯一确定R波位置。R波确定后再向前、向后搜索Q、S波。对于P波和T波则增大尺度，应用同样的方法来检测。本文实验与MIT-BIH心律失常数据库中的人工标注对比结果显示，QRS复合波的检测准确率达到99.45%，P波和T波识别率达到98.55%，为特征波形定位提供了一种精确检测手段。
【关键词】：心电信号 工频干扰 QRS波 小波链
【学位授予单位】：武汉工业学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TH772.2
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 心电信号滤波与 QRS 波形检测算法的研究现状10-14
• 1.2.1 心电信号滤波算法的研究现状11-12
• 1.2.2 QRS 波形检测算法的研究现状12-14
• 1.3 研究内容14-15
• 1.4 各章节安排15-16
• 第2章 心电图基础知识16-20
• 2.1 心电信号产生机理[6]16-17
• 2.2 心电波形及其特点17-18
• 2.3 课题实验数据来源18-20
• 第3章 心电信号滤波20-31
• 3.1 心电信号常见噪声[32]20-21
• 3.2 带通滤波器设计21
• 3.3 50Hz 工频干扰滤波器的设计21-29
• 3.3.1 基于 FIR 的陷波器设计22-25
• 3.3.2 基于改进 Levkov 法的工频干扰滤波25-29
• 3.4 两种工频算法的处理效果比较和小结29-31
• 第4章 QRS 波形检测算法研究31-47
• 4.1 小波变换理论31-37
• 4.1.1 连续小波变换31-32
• 4.1.2 多分辨率分析和 Mallat 算法32-33
• 4.1.3 奇异信号在小波变换下的特征33-35
• 4.1.4 小波基函数的选取及心电信号多尺度分解35-37
• 4.2 心电波形检测方法37-44
• 4.2.1 R 波位置检测37-39
• 4.2.2 基于小波变换链的 R 波波峰定位39
• 4.2.3 实验结果分析39-40
• 4.2.4 QRS 波群的检测40-42
• 4.2.5 基于小波变换链的 P、T 波检测42-44
• 4.3 心电波形的检测注意要点44-45
• 4.4 实验结果分析45-47
• 第5章 总结与展望47-49
• 5.1 总结47-48
• 5.2 展望48-49
• 参考文献49-52
• 致谢52-53
• 攻读学位硕士期间的研究成果53

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：275280