【摘要】：心臟類(lèi)疾病一直并將持續(xù)成為人類(lèi)生命健康的頭號(hào)殺手。隨著國(guó)民生活水平的提高,人類(lèi)的健康問(wèn)題受到越來(lái)越多的重視。心電信號(hào)(Electrocardiogram,ECG)作為一種表征人體生命狀況的電信號(hào)之一,能夠反映心臟的運(yùn)行狀況,對(duì)于心臟病的預(yù)防、診治具有極大的參考價(jià)值。心電自動(dòng)分析系統(tǒng)能夠?yàn)獒t(yī)生和用戶提供很大的便利,尤其是智能化、便攜式醫(yī)護(hù)設(shè)備,它們不僅能夠提高醫(yī)生的工作效率,而且能夠隨時(shí)隨地為患者進(jìn)行診斷,對(duì)疾病進(jìn)行有效預(yù)防。然而我國(guó)心電自動(dòng)分析系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)還不是很成熟,本文旨在設(shè)計(jì)新的心電信號(hào)分析算法,為開(kāi)發(fā)新型心電分析系統(tǒng)提供幫助。本課題主要做了以下幾個(gè)方面的工作:1.研究分析了具有時(shí)頻分析功能的新型信號(hào)處理方法:小波變換、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)及其擴(kuò)展算法。擴(kuò)展算法包括集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和變分模態(tài)分解(Variational Mode Decomposition,VMD),它們的提出是為了解決EMD中存在的模態(tài)混疊問(wèn)題,文中對(duì)它們的抗混疊效果進(jìn)行了分析,在EEMD和VMD算法參數(shù)選取合適的情況下,可有效抑制模態(tài)混疊。2.設(shè)計(jì)了基于小波變換及改進(jìn)EEMD的心電信號(hào)綜合濾波方法。首先,對(duì)心電中的干擾進(jìn)行分析,建立含噪信號(hào)模型;然后,使用小波閾值法消除工頻和肌電干擾;接著著重介紹了基線漂移干擾的消除,文中對(duì)EEMD算法中加入輔助噪聲的大小和集合平均次數(shù)給出了可依據(jù)準(zhǔn)則,接下來(lái)使用改進(jìn)EEMD算法實(shí)現(xiàn)基線漂移干擾的濾除,該算法能夠提高信噪比,減小均方差,保持心電波形特征;最后,針對(duì)實(shí)際應(yīng)用中多種噪聲同時(shí)出現(xiàn)的情況,設(shè)計(jì)了心電信號(hào)綜合消噪算法。3.開(kāi)展了QRS波群檢測(cè)算法的研究工作。首先對(duì)VMD算法中預(yù)設(shè)尺度數(shù)的確定設(shè)計(jì)了一種簡(jiǎn)單有效的方法,然后采用改進(jìn)VMD算法進(jìn)行R波的定位。經(jīng)驗(yàn)證,該算法R波平均識(shí)別率為99.73%。后續(xù)針對(duì)Q及S波的特點(diǎn),在R波正確定位的基礎(chǔ)上,使用斜率突變法對(duì)Q和S波進(jìn)行識(shí)別,該方法原理簡(jiǎn)單,運(yùn)算量較小。
【圖文】：

心電信號(hào)的特點(diǎn)及心電信號(hào)診斷意義幾個(gè)方面講解心電圖基礎(chǔ)知識(shí)。1.2.1 心電信號(hào)的產(chǎn)生機(jī)理心臟包含無(wú)數(shù)的心肌細(xì)胞，主要由左右心室、心房四個(gè)腔組成。心臟的動(dòng)作電位起源于竇房結(jié)，依次經(jīng)過(guò)心房、房室結(jié)、房室束、左右束支直到心室肌，，這樣即可完成一次搏動(dòng)。每一次搏動(dòng)在人體不同部位產(chǎn)生的電位差用電極檢測(cè)，并記錄下來(lái)，便可完成心電信號(hào)的檢測(cè)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，心電信號(hào)是記錄心肌細(xì)胞電激動(dòng)一次動(dòng)作的過(guò)程[3]。圖 1.1 展示了動(dòng)作電位在心臟內(nèi)部傳導(dǎo)過(guò)程示意圖。心電信號(hào)是以波、段、間期的形式組成的。這些波段及間期在醫(yī)學(xué)上都有特定的生理意義，對(duì)于疾病的診斷具有極高的參考價(jià)值[4]。圖 1.2 為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)周期的心電波形。

心電信號(hào)的特點(diǎn)及心電信號(hào)診斷意義幾個(gè)方面講解心電圖基礎(chǔ)知識(shí)。1.2.1 心電信號(hào)的產(chǎn)生機(jī)理心臟包含無(wú)數(shù)的心肌細(xì)胞，主要由左右心室、心房四個(gè)腔組成。心臟的動(dòng)作電位起源于竇房結(jié)，依次經(jīng)過(guò)心房、房室結(jié)、房室束、左右束支直到心室肌，這樣即可完成一次搏動(dòng)。每一次搏動(dòng)在人體不同部位產(chǎn)生的電位差用電極檢測(cè)，并記錄下來(lái)，便可完成心電信號(hào)的檢測(cè)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，心電信號(hào)是記錄心肌細(xì)胞電激動(dòng)一次動(dòng)作的過(guò)程[3]。圖 1.1 展示了動(dòng)作電位在心臟內(nèi)部傳導(dǎo)過(guò)程示意圖。心電信號(hào)是以波、段、間期的形式組成的。這些波段及間期在醫(yī)學(xué)上都有特定的生理意義，對(duì)于疾病的診斷具有極高的參考價(jià)值[4]。圖 1.2 為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)周期的心電波形。
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：R540.41;TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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1 孔德同;劉慶超;雷亞國(guó);范煒;丁小川;王志;;一種改進(jìn)的EEMD方法及其應(yīng)用研究[J];振動(dòng)工程學(xué)報(bào);2015年06期

2 吳建;李康;龐宇;莊曉蕾;;基于斜率突變的QRS波檢測(cè)[J];重慶郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2015年02期

3 丁銳;李國(guó)軍;王青;;心電信號(hào)基線漂移去除方法研究[J];云南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2014年05期

4 何星;王宏力;姜偉;王林;;改進(jìn)的自適應(yīng)EEMD方法及其應(yīng)用[J];系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào);2014年04期

5 龐宇;鄧璐;林金朝;李章勇;周前能;李國(guó)權(quán);黃華偉;張懿;吳煒;;基于形態(tài)濾波的心電信號(hào)去除基線漂移方法[J];物理學(xué)報(bào);2014年09期

6 鄭近德;程軍圣;楊宇;;改進(jìn)的EEMD算法及其應(yīng)用研究[J];振動(dòng)與沖擊;2013年21期

7 陳略;唐歌實(shí);訾艷陽(yáng);馮卓楠;李康;;自適應(yīng)EEMD方法在心電信號(hào)處理中的應(yīng)用[J];數(shù)據(jù)采集與處理;2011年03期

8 朱偉芳;趙鶴鳴;俞一彪;;基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和Hilbert變換的QRS綜合波檢測(cè)算法[J];中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào);2010年03期

9 羅小剛,彭承琳,鄭小林,郭興明;基于小波變換與形態(tài)學(xué)運(yùn)算的ECG綜合檢測(cè)算法的研究[J];生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志;2004年05期

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1 張磊磊;基于EMD的心電信號(hào)去噪方法研究及實(shí)現(xiàn)驗(yàn)證[D];重慶郵電大學(xué);2016年

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3 王振威;基于變分模態(tài)分解的故障診斷方法研究[D];燕山大學(xué);2015年

4 杜鵬飛;心電信號(hào)的預(yù)處理及特征提取算法研究[D];鄭州大學(xué);2015年

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6 李秀麗;基于小波變換的心電QRS波群檢測(cè)算法的研究[D];山東大學(xué);2013年

7 孟繁林;集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的理論及應(yīng)用研究[D];江蘇科技大學(xué);2013年

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10 郭爽;心電信號(hào)消噪及特征識(shí)別算法的研究[D];中南大學(xué);2009年

本文編號(hào)：2636945