本文關(guān)鍵詞：基于EMD的心電信號去噪方法研究及實現(xiàn)驗證，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：移動通信技術(shù)的發(fā)展以及智能終端在軟硬件性能上的提升,促使了遠程心電醫(yī)療監(jiān)護技術(shù)的進一步發(fā)展。自2009年IBM提出的“智慧地球”以來,很多人就已經(jīng)在加大對“智慧醫(yī)療”的研究,來解決醫(yī)療效率低、看病難、看病貴的窘狀。其中,生命體征信號是一種微弱信號,具有強烈的非平穩(wěn)性,信號的頻譜與噪聲相互重疊,對生命體征信號的處理是一個難點。心電信號是一個極其重要的生命體征信號,包含著人體心臟活動的所有信息,極易受環(huán)境的影響,所采集到的心電信號,常常伴隨肌電干擾、工頻干擾、基線漂移等干擾,嚴重影響了對心臟功能的準確判斷。傳統(tǒng)的小波去噪算法的自適應性差,而且也很難同時將高頻部分和低頻部分的噪聲去除。經(jīng)驗模態(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一種自適應性強的時頻處理方法,經(jīng)過近十七年發(fā)展,在各個領(lǐng)域都倍受青睞。本課題提出了一種基于EMD的心電信號噪聲去除方法,主要有以下兩方面內(nèi)容:1.設(shè)計一種基于EMD的心電信號噪聲去除算法。其中主要包括設(shè)計本征模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function,IMF)的噪聲評價系數(shù),找出噪聲主導的IMF和有用信號主導的IMF;設(shè)計類小波閾值濾波器處理高頻噪聲主導的IMF;設(shè)計數(shù)學形態(tài)學濾波器處理有用信號主導的IMF。結(jié)合美國麻省理工學院MIT-BIH心電庫中的心電數(shù)據(jù),對算法進行仿真。實驗結(jié)果表明,與小波去噪算法和數(shù)學形態(tài)學去噪算法相比,本課題的去噪算法能夠同時去除心電信號的高頻和低頻噪聲,自適應性更強,去噪效果更好。其中,去噪后的信號質(zhì)量最好,信噪比SNR和與標準心電信號的相關(guān)系數(shù)AC最高,均方根誤差RMSE最低。2.實現(xiàn)智慧醫(yī)療系統(tǒng)中的心電信號處理功能。在智能終端上,將基于EMD的心電信號去噪算法實現(xiàn)。其中,包括數(shù)據(jù)讀取設(shè)計、波形顯示設(shè)計和ECG濾波設(shè)計。最后對軟件進行性能評估,測試結(jié)果表明,APP軟件去噪效果好。整個系統(tǒng)小巧、便攜、可移動性強。
【關(guān)鍵詞】：智慧醫(yī)療 心電信號 數(shù)學形態(tài)學 小波變換 經(jīng)驗模態(tài)分解 智能終端
【學位授予單位】：重慶郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN911.7
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-11
• 第1章 緒論11-22
• 1.1 研究背景與意義11-12
• 1.2 心電信號12-17
• 1.2.1 心電信號特點12-14
• 1.2.2 心電信號噪聲特點14-17
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-20
• 1.3.1 心電信號的預處理17-19
• 1.3.2 移動醫(yī)療19-20
• 1.4 論文的主要研究內(nèi)容20
• 1.5 論文的章節(jié)安排20-22
• 第2章 信號分析基礎(chǔ)理論簡介22-34
• 2.1 小波變換理論22-26
• 2.1.1 小波變換22-25
• 2.1.2 小波去噪理論25-26
• 2.2 經(jīng)驗模態(tài)分解26-31
• 2.2.1 本征模態(tài)函數(shù)26-28
• 2.2.2 經(jīng)驗模態(tài)分解與重構(gòu)28-29
• 2.2.3 EMD濾波器29
• 2.2.4 經(jīng)驗模態(tài)分解主要問題29-31
• 2.3 數(shù)學形態(tài)學理論31-33
• 2.4 本章小結(jié)33-34
• 第3章 基于數(shù)學形態(tài)學與EMD的心電去噪方法研究34-52
• 3.1 心電信號去噪概述34-37
• 3.1.1 心電與處理方法34-35
• 3.1.2 MIT-BIH心電數(shù)據(jù)庫35-36
• 3.1.3 去噪效果評價指標36-37
• 3.2 基于數(shù)學形態(tài)學與EMD類小波閾值的心電去噪方案37-47
• 3.2.1 IMF評估系數(shù)38-40
• 3.2.2 數(shù)學形態(tài)學濾波器設(shè)計40-43
• 3.2.3 類小波閾值濾波器設(shè)計43-46
• 3.2.4 去噪結(jié)果46-47
• 3.3 去噪效果評價47-50
• 3.3.1 實驗結(jié)果定量分析47-49
• 3.3.2 實驗結(jié)果定性分析49-50
• 3.4 本章小結(jié)50-52
• 第4章 智能終端心電信號處理的實現(xiàn)52-62
• 4.1 智能終端的選擇52
• 4.2 心電信號處理52-58
• 4.2.1 數(shù)據(jù)讀取模塊53-54
• 4.2.2 主程序控制模塊54
• 4.2.3 顯示模塊54-55
• 4.2.4 心電信號去噪模塊55-58
• 4.3 軟件測試與分析58-61
• 4.3.1 去噪效果測試59-61
• 4.3.2 運行時間測試61
• 4.4 本章小結(jié)61-62
• 第5章 總結(jié)與展望62-64
• 5.1 研究總結(jié)62
• 5.2 工作展望62-64
• 參考文獻64-69
• 致謝69-70
• 攻讀碩士學位期間從事的科研工作及取得的成果70

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前7條

1 蔡志鵬;羅堪;李建清;;低功耗微型無線心電節(jié)點[J];生物醫(yī)學工程學雜志;2016年01期

2 段力;龐宇;賀焱秋;;基于數(shù)字濾波的呼吸信號去噪研究[J];數(shù)字技術(shù)與應用;2016年02期

3 吳浪;曾超;;EMD分解與IIR濾波器在心電信號預處理的應用研究[J];福建電腦;2015年06期

4 徐潔;王阿明;鄭小鋒;;基于小波閾值去噪的心電信號分析[J];計算機仿真;2011年12期

5 劉忠國;王金亮;劉伯強;;基于形態(tài)學濾波器的ECG信號預處理[J];生物醫(yī)學工程學雜志;2011年02期

6 李坤陽;胡廣書;;基于心電圖分析的心律失常分類[J];清華大學學報(自然科學版)網(wǎng)絡(luò).預覽;2009年03期

7 彭飛武;熊平;蔡曉珠;劉建庭;傅偉;;論心電信號檢測中的噪聲與干擾及其消除方法[J];醫(yī)療衛(wèi)生裝備;2007年09期

  本文關(guān)鍵詞：基于EMD的心電信號去噪方法研究及實現(xiàn)驗證，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

，

本文編號：265782