【摘要】：心臟類疾病一直并將持續(xù)成為人類生命健康的頭號殺手。隨著國民生活水平的提高,人類的健康問題受到越來越多的重視。心電信號(Electrocardiogram,ECG)作為一種表征人體生命狀況的電信號之一,能夠反映心臟的運(yùn)行狀況,對于心臟病的預(yù)防、診治具有極大的參考價值。心電自動分析系統(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,而且能夠隨時隨地為患者進(jìn)行診斷,對疾病進(jìn)行有效預(yù)防。然而我國心電自動分析系統(tǒng)的開發(fā)還不是很成熟,本文旨在設(shè)計新的心電信號分析算法,為開發(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方面的工作:1.研究分析了具有時頻分析功能的新型信號處理方法: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)混疊問題,文中對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)計了基于小波變換及改進(jìn)EEMD的心電信號綜合濾波方法。首先,對心電中的干擾進(jìn)行分析,建立含噪信號模型;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,針對實(shí)際應(yīng)用中多種噪聲同時出現(xiàn)的情況,設(shè)計了心電信號綜合消噪算法。3.開展了QRS波群檢測算法的研究工作。首先對VMD算法中預(yù)設(shè)尺度數(shù)的確定設(shè)計了一種簡單有效的方法,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波平均識別率為99.73%。后續(xù)針對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Q和S波進(jìn)行識別,該方法原理簡單,運(yùn)算量較小。
【圖文】：

心電信號的特點(diǎn)及心電信號診斷意義幾個方面講解心電圖基礎(chǔ)知識。1.2.1 心電信號的產(chǎn)生機(jī)理心臟包含無數(shù)的心肌細(xì)胞，主要由左右心室、心房四個腔組成。心臟的動作電位起源于竇房結(jié)，依次經(jīng)過心房、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。每一次搏動在人體不同部位產(chǎn)生的電位差用電極檢測，并記錄下來，便可完成心電信號的檢測。簡單來說，心電信號是記錄心肌細(xì)胞電激動一次動作的過程[3]。圖 1.1 展示了動作電位在心臟內(nèi)部傳導(dǎo)過程示意圖。心電信號是以波、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，對于疾病的診斷具有極高的參考價值[4]。圖 1.2 為一個標(biāo)準(zhǔn)周期的心電波形。

心電信號的特點(diǎn)及心電信號診斷意義幾個方面講解心電圖基礎(chǔ)知識。1.2.1 心電信號的產(chǎn)生機(jī)理心臟包含無數(shù)的心肌細(xì)胞，主要由左右心室、心房四個腔組成。心臟的動作電位起源于竇房結(jié)，依次經(jīng)過心房、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。每一次搏動在人體不同部位產(chǎn)生的電位差用電極檢測，并記錄下來，便可完成心電信號的檢測。簡單來說，心電信號是記錄心肌細(xì)胞電激動一次動作的過程[3]。圖 1.1 展示了動作電位在心臟內(nèi)部傳導(dǎo)過程示意圖。心電信號是以波、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，對于疾病的診斷具有極高的參考價值[4]。圖 1.2 為一個標(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)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：R540.41;TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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1 孔德同;劉慶超;雷亞國;范煒;丁小川;王志;;一種改進(jìn)的EEMD方法及其應(yīng)用研究[J];振動工程學(xué)報;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[J];重慶郵電大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2015年02期

3 丁銳;李國軍;王青;;心電信號基線漂移去除方法研究[J];云南大學(xué)學(xué)報(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;2014年04期

5 龐宇;鄧璐;林金朝;李章勇;周前能;李國權(quán);黃華偉;張懿;吳煒;;基于形態(tài)濾波的心電信號去除基線漂移方法[J];物理學(xué)報;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];振動與沖擊;2013年21期

7 陳略;唐歌實(shí);訾艷陽;馮卓楠;李康;;自適應(yīng)EEMD方法在心電信號處理中的應(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綜合波檢測算法[J];中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報;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 董紅生;心電波形檢測與心率變異性分析方法研究[D];蘭州理工大學(xué);2012年

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

2 王薔薇;面向智能終端的心電信號處理方法研究及實(shí)現(xiàn)[D];重慶郵電大學(xué);2016年

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

5 張碧薇;基于EEMD與平穩(wěn)小波變換的脈搏波形特征分析研究[D];北京工業(yè)大學(xué);2013年

6 李秀麗;基于小波變換的心電QRS波群檢測算法的研究[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

8 聶橋橋;智能處理在ECG檢測中的應(yīng)用研究[D];南昌航空大學(xué);2012年

9 崔永華;基于多模板匹配的心律失常檢測算法研究[D];廣西大學(xué);2012年

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

本文編號：2636945