本文關(guān)鍵詞：ECG信號(hào)的自適應(yīng)干擾消除與波群識(shí)別研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：ECG(Electrocardiogram,簡(jiǎn)稱ECG)信號(hào)作為重要的生物電信號(hào),為臨床相關(guān)疾病的診斷和治療提供了極具價(jià)值的依據(jù)。但是其參考意義是建立在對(duì)ECG信號(hào)進(jìn)行有效采集和正確識(shí)別與特征提取的基礎(chǔ)之上。實(shí)際上,只有毫伏級(jí)的微弱心電信號(hào)從采集端到接收與顯示,不可避免地受到電源磁場(chǎng)、病人呼吸運(yùn)動(dòng)或肌肉收縮等各種干擾的影響。干擾信號(hào)的疊加將影響到波形質(zhì)量,導(dǎo)致后續(xù)波群檢測(cè)識(shí)別的誤檢漏檢,進(jìn)而誤導(dǎo)醫(yī)學(xué)專家的診斷和治療。因此,對(duì)于ECG信號(hào)的干擾消除和后續(xù)的波群識(shí)別技術(shù)一直是國(guó)內(nèi)外研究的一個(gè)熱點(diǎn),具有重要的研究意義�；谏鲜鰞�(nèi)容,本文主要從以下兩個(gè)方面做了相關(guān)研究和驗(yàn)證:第一部分,對(duì)ECG信號(hào)的自適應(yīng)干擾消除研究。在經(jīng)典LMS算法基礎(chǔ)上通過(guò)引入符號(hào)函數(shù)和塊處理概念推導(dǎo)了兩種改進(jìn)型的自適應(yīng)算法,即基于符號(hào)函數(shù)的歸一化LMS算法和基于符號(hào)函數(shù)的歸一化塊處理LMS算法,并應(yīng)用到ECG信號(hào)的工頻干擾和基線漂移兩種干擾的消除上。通過(guò)MIT-BIH公共心電數(shù)據(jù)庫(kù)和實(shí)驗(yàn)室一款微型心電采集儀采集的實(shí)際心電數(shù)據(jù)兩種數(shù)據(jù)源對(duì)算法進(jìn)行了有效的仿真驗(yàn)證和詳細(xì)的結(jié)果分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明改進(jìn)的自適應(yīng)算法無(wú)論是在運(yùn)算復(fù)雜度、算法收斂性上以及信號(hào)濾波后的信噪比改善上都比傳統(tǒng)LMS自適應(yīng)算法更優(yōu)。第二部分,對(duì)ECG信號(hào)QRS波群的檢測(cè)研究。依據(jù)理想雙通道濾波器組結(jié)構(gòu),推導(dǎo)了一組基于雙正交樣條小波的濾波器。對(duì)第四章中自適應(yīng)干擾消除后的心電數(shù)據(jù),應(yīng)用基于雙正交樣條小波變換的QRS波群識(shí)別算法進(jìn)行R波波峰和QRS波群起止點(diǎn)的檢測(cè)。為全面衡量算法的準(zhǔn)確率,選取了5組MIT-BIH心律失常數(shù)據(jù)庫(kù)中波形質(zhì)量不等的心電數(shù)據(jù)進(jìn)行R波波峰檢測(cè)正確率的進(jìn)一步驗(yàn)證,統(tǒng)計(jì)結(jié)果證明,算法對(duì)于R波波峰的檢測(cè)準(zhǔn)確率高達(dá)97.8%。
【關(guān)鍵詞】：ECG信號(hào) 干擾消除 QRS波群檢測(cè) LMS算法 小波變換
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：R318;TN911.7
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 符號(hào)對(duì)照表11-12
• 縮略語(yǔ)對(duì)照表12-15
• 第一章 緒論15-21
• 1.1 研究背景和研究意義15-16
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-18
• 1.3 課題研究?jī)?nèi)容18-19
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)19-21
• 第二章 ECG信號(hào)及其主要干擾21-31
• 2.1 ECG信號(hào)介紹及論文數(shù)據(jù)來(lái)源21-27
• 2.1.1 ECG信號(hào)的產(chǎn)生與采集21-22
• 2.1.2 ECG信號(hào)的特點(diǎn)22-23
• 2.1.3 論文心電數(shù)據(jù)的獲取23-27
• 2.2 ECG信號(hào)中的主要干擾27-31
• 2.2.1 工頻干擾27-28
• 2.2.2 基線漂移28-29
• 2.2.3 其他干擾29-31
• 第三章 ECG信號(hào)干擾消除與波群識(shí)別技術(shù)概述31-37
• 3.1 數(shù)字濾波31
• 3.1.1 數(shù)字濾波技術(shù)概述31
• 3.2 自適應(yīng)干擾消除31-32
• 3.2.1 常用的自適應(yīng)算法31-32
• 3.2.2 自適應(yīng)干擾消除的優(yōu)缺點(diǎn)32
• 3.3 小波變換干擾消除32-35
• 3.3.1 小波硬閾值干擾消除34
• 3.3.2 小波軟閾值干擾消除34-35
• 3.4 ECG信號(hào)的QRS波群識(shí)別35-37
• 3.4.1 QRS波群檢測(cè)識(shí)別的意義35-36
• 3.4.2 QRS波群檢測(cè)方法概述36-37
• 第四章 ECG信號(hào)自適應(yīng)干擾消除技術(shù)37-55
• 4.1 基于LMS算法的自適應(yīng)干擾消除37-41
• 4.1.1 基本LMS算法原理及推導(dǎo)37-40
• 4.1.2 基于LMS算法的自適應(yīng)噪聲抵消40-41
• 4.2 改進(jìn)的自適應(yīng)干擾消除算法41-43
• 4.2.1 基于符號(hào)函數(shù)的歸一化LMS算法41-42
• 4.2.2 基于符號(hào)函數(shù)的歸一化塊處理LMS算法42-43
• 4.3 算法仿真驗(yàn)證及性能比較43-55
• 4.3.1 自適應(yīng)干擾消除去除工頻干擾43-48
• 4.3.2 自適應(yīng)干擾消除去除基線漂移48-55
• 第五章 基于小波變換的QRS波群檢測(cè)55-65
• 5.1 基于小波變換的QRS波群檢測(cè)55-62
• 5.1.1 小波函數(shù)選擇與小波濾波器組設(shè)計(jì)56-58
• 5.1.2 小波變換對(duì)ECG信號(hào)的分解58-60
• 5.1.3 R波波峰及QRS波段的檢測(cè)60-62
• 5.2 檢測(cè)實(shí)現(xiàn)與結(jié)果分析62-65
• 5.2.1 R波波峰與QRS波群起止點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果分析62-65
• 第六章 結(jié)論和展望65-67
• 6.1 研究總結(jié)65-66
• 6.2 研究展望66-67
• 參考文獻(xiàn)67-69
• 致謝69-71
• 作者簡(jiǎn)介71-72
• 1.基本情況71
• 2.教育背景71
• 3.攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果71-72

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