本文關鍵詞：基于高階循環(huán)平穩(wěn)理論的J波信號分析

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【摘要】：J波是心電圖上心室復極的一項新指標，它的出現(xiàn)可能預示著日后心臟發(fā)生室性心動過速（簡稱室速）、心室顫動（簡稱室顫）等惡性心律事件，甚至猝死的風險大大增加，而J波的形態(tài)差異導致的結果也不盡相同。目前，國內(nèi)外針對J波良性與高危狀態(tài)的檢測僅限于臨床階段，即通過心電圖的波形狀態(tài)進行診斷，局限于簡單觀察信號的幅值、波形以及發(fā)生位置等時域特征，無法形成系統(tǒng)的判斷標準以及客觀的分析結果。 為了提高由J波信號所引起的心臟疾病的檢測準確率，及時發(fā)現(xiàn)并且確診J波信號，需要對J波信號做進一步的分析。針對正常的心電信號具有循環(huán)平穩(wěn)特性，而J波信號是非平穩(wěn)的，本文提出基于高階循環(huán)平穩(wěn)理論進行J波信號的分析提取。 首先，一個完整的信號提取與分析過程需要精確的信號制備，目前國內(nèi)醫(yī)院的心電信號儲備資料多數(shù)為紙質(zhì)的，不能直接進行數(shù)據(jù)分析，，因此本文先對含有J波的心電圖進行了格式轉(zhuǎn)化，實現(xiàn)心電信號的數(shù)字化制備。在對信號的處理過程中，研究分析J波信號的生理產(chǎn)生機制和心電信號的波形特征，提出了基于高階循環(huán)平穩(wěn)度的分離準則，結合小波變換定位J波所在的ST段心電信號，然后對其進行盲源分離處理，提取單獨且完整的J波信號。 為了進一步優(yōu)化算法，采用了任意維的吉文斯旋轉(zhuǎn)矩陣作為分離矩陣來提高J波的提取精度，變步長的學習速率提高算法收斂速度。實驗證明，本文所提出的基于高階循環(huán)平穩(wěn)理論的盲源分離算法，在提取分析J波的實際應用中可以取得理想的效果。
【關鍵詞】：循環(huán)平穩(wěn) J波 小波包變換 盲源分離 心電信號
【學位授予單位】：太原理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：R540.41;TN911.6
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 課題研究背景與意義11-13
• 1.2 J 波信號的研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 本文的主要內(nèi)容和章節(jié)安排15-19
• 第二章 心電信號的格式轉(zhuǎn)化19-31
• 2.1 Hough 變換傾斜檢測19-23
• 2.2 K-means 聚類算法23-26
• 2.3 對象選擇移除干擾像素點26-27
• 2.4 數(shù)據(jù)讀取和曲線擬合27-28
• 2.5 本章小結28-31
• 第三章 定位 J 波31-41
• 3.1 小波變換原理及在信號奇異性檢測中的應用31-34
• 3.2 基于小波包變換的分解與重構原理與具體實現(xiàn)34-37
• 3.3 小波變換檢測 S 點和 T 點37-39
• 3.4 本章小結39-41
• 第四章 基于高階循環(huán)平穩(wěn)理論的 BSS 算法提取 J 波41-51
• 4.1 盲源分離問題概述及預處理41-44
• 4.2 循環(huán)平穩(wěn)理論基礎知識44-46
• 4.3 優(yōu)化算法的公式推導46-49
• 4.4 本章小結49-51
• 第五章 基于吉文斯改進的 HODCS 算法分離 J 波51-59
• 5.1 吉文斯變換51-52
• 5.2 變步長學習速率52-53
• 5.3 算法驗證及評價對比53-58
• 5.4 本章小結58-59
• 第六章 總結與展望59-63
• 6.1 總結59-60
• 6.2 下一步工作及前景展望60-63
• 參考文獻63-69
• 致謝69-70
• 攻讀學位期間發(fā)表的論文及參與項目70

【參考文獻】

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本文編號：1114755