本文關(guān)鍵詞：心電信號的預(yù)處理及特征點識別算法的研究

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【摘要】： 心電信號是心臟電活動在體表的綜合反映,心電信號識別對診斷心臟疾病具有重要意義。本文系統(tǒng)地綜述和分析了國內(nèi)外心電信號的預(yù)處理和識別方法,在此發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,開展了心電信號預(yù)處理、心電信號識別等方面的研究工作,并且取得了一些良好的效果。 工頻干擾是心電信號識別影響中最大的干擾,很大程度上降低了ECG信號的信噪比。本文在論述自適應(yīng)噪聲抵消系統(tǒng)原理的基礎(chǔ)上,介紹和分析了LMS算法及其幾種改進(jìn)算法,提出了基于迭代次數(shù)變步長的LMS算法。然后在基于小波變換多分辨率分析方法的心電信號特征波形識別基礎(chǔ)之上,針對小波變換誤檢問題,首次提出小波變換與形態(tài)學(xué)峰谷檢測相結(jié)合的QRS波群聯(lián)合檢測算法,這種算法既保持了小波變換在信號頻域上的優(yōu)秀分辨率,又能夠通過形態(tài)學(xué)峰谷檢測避免其它信號對小波變換檢測結(jié)果的干擾。針對P、T波,利用模極大值對的斜率進(jìn)行識別。本文利用美國麻省理工學(xué)院MIT-BIH數(shù)據(jù)庫中大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比實驗,取得良好的效果;最后本文給出了研究展望。
【關(guān)鍵詞】：心電信號 識別處理 QRS波 LMS算法
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號】：R318.0;TN911.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 引言10
• 1.2 課題研究的背景及意義10
• 1.3 國內(nèi)外發(fā)展動態(tài)及發(fā)展趨勢10-14
• 1.3.1 心電信號預(yù)處理研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3.2 心電信號識別分析現(xiàn)狀12-14
• 1.4 本文的主要工作內(nèi)容14-15
• 1.5 本文的創(chuàng)新內(nèi)容15-16
• 第二章 心電信號產(chǎn)生的機理及特點16-19
• 2.1 心電信號的產(chǎn)生16-17
• 2.2 心電信號的特點17-19
• 第三章 心電信號波形處理19-34
• 3.1 心電信號數(shù)據(jù)19-21
• 3.1.1 導(dǎo)聯(lián)19-20
• 3.1.2 MIT數(shù)據(jù)庫簡介20-21
• 3.2 心電信號的噪聲分析21-23
• 3.2.1 工頻干擾21-22
• 3.2.2 基線漂移和呼吸時的干擾22
• 3.2.3 電極接觸噪聲22-23
• 3.2.4 人為運動23
• 3.2.5 肌電干擾(EMG)23
• 3.2.6 信號處理中用電設(shè)備產(chǎn)生的儀器噪聲23
• 3.3 工頻噪聲消除23-27
• 3.3.1 平滑濾波24-25
• 3.3.2 基于窗函數(shù)法的FIR濾波器25
• 3.3.3 自適應(yīng)濾波25-26
• 3.3.4 LMS算法26-27
• 3.3.5 NLMS算法27
• 3.4 基線漂移噪聲的消除27-28
• 3.4.1 滑動平均濾波27-28
• 3.4.2 插值擬合法28
• 3.5 本文中工頻干擾噪聲的消除28-33
• 3.5.1 基于迭代次數(shù)變步長的LMS算法消除工頻干擾28-30
• 3.5.2 迭代次數(shù)變步長的LMS算法的濾波效果30-33
• 3.6 本章小結(jié)33-34
• 第四章 心電信號 QRS識別34-56
• 4.1 差分閾值法34-37
• 4.2 模板形態(tài)特征匹配的識別方法37-38
• 4.3 本文提出的基于小波和數(shù)學(xué)形態(tài)聯(lián)合的識別方法38-54
• 4.3.1 形態(tài)學(xué) ECG識別38-45
• 4.3.1.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)原理39
• 4.3.1.2 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué) ECG識別39-41
• 4.3.1.3 結(jié)構(gòu)元素的選擇41
• 4.3.1.4 異常波的識別41-45
• 4.3.2 小波變換識別45-54
• 4.3.2.1 小波簡介45
• 4.3.2.2 小波函數(shù)的選擇45-47
• 4.3.2.3 選擇特征尺度47-48
• 4.3.2.4 算法48-49
• 4.3.2.5 不同的R波形識別49-51
• 4.3.2.6 Q波和S波識別51-53
• 4.3.2.7 識別結(jié)果53-54
• 4.4 本章小結(jié)54-56
• 第五章 心電信號 P、T波識別56-64
• 5.1 P、T波小波特性57-58
• 5.2 P、T波小波識別算法58-60
• 5.3 數(shù)據(jù)實驗60-62
• 5.4 結(jié)果分析62-63
• 5.5 本章小結(jié)63-64
• 第六章 結(jié)論64-65
• 參考文獻(xiàn)65-70
• 致謝70
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄70

【引證文獻(xiàn)】

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 楊濤;便攜式無創(chuàng)數(shù)字脈搏血氧儀的設(shè)計研究[D];南京醫(yī)科大學(xué);2011年

2 劉麗麗;基于自適應(yīng)濾波器和小波變換的ECG預(yù)處理算法的研究[D];吉林大學(xué);2012年

3 李彩玉;基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心電信號分類識別技術(shù)研究[D];云南大學(xué);2012年

4 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

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本文編號：812323