双特征提取的信号波形自动识别算法

发布时间：2018-06-07 18:49

  本文选题：信号提取 + 波形识别　； 参考：《科技通报》2017年03期

【摘要】：为了提高心电信号预处理和波形自动识别系统的准确性和实用性,本文针对心电信号波形识别的特点,提出了一种基于双特征提取的信号波形自动识别算法。首先采用FIR梳状滤波器来滤除心电信号的工频干扰,然后采用J+X方法对S-T段电平进行特征提取和测量,接着以每个心拍的R波位置为基准,取R波前100 ms和R波后150 ms的心电数据组成原始时域数据集,利用db4小波进行4尺度的小波分解。通过仿真实验表明,本文提出的改进算法在信号去噪后能够保留心电信号的大部分信息,提取的特征参数可以有效地对心电信号的节拍进行分类。
[Abstract]:In order to improve the accuracy and practicability of ECG signal preprocessing and waveform automatic recognition system, a signal waveform automatic recognition algorithm based on dual feature extraction is proposed in this paper according to the characteristics of ECG waveform recognition. First, Fir comb filter is used to filter the power frequency interference of ECG signal, then JX method is used to extract and measure the S-T level, and then the R wave position of each beat is used as the reference. The ECG data of 100ms before R wave and 150ms after R wave are used to form the original time domain data set, and the db4 wavelet is used to decompose the four scales of ECG data. The simulation results show that the proposed improved algorithm can preserve most of the ECG information after signal denoising and the extracted characteristic parameters can effectively classify the beat of ECG signal.
【作者单位】： 北京京北职业技术学院机电工程系;
【分类号】：R540.4;TN911.7

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本文编号：1992369