本文選題：心電信號(hào)　切入點(diǎn)：改進(jìn)閾值函數(shù)　出處：《天津工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著人民生活水平的提高和人口老齡化的加快,心臟病的發(fā)病率和死亡率都在不斷地增長(zhǎng),因此預(yù)防和診斷心臟病具有重要的研究意義。臨床上通常使用心電圖記錄微弱的心電信號(hào)來(lái)對(duì)心臟疾病進(jìn)行診斷分析,但由于微弱的心電信號(hào)具有強(qiáng)烈的非平穩(wěn)性和隨機(jī)性,不易進(jìn)行處理和分析,因此心電信號(hào)分析處理成為現(xiàn)代生物醫(yī)學(xué)檢測(cè)的重要研究課題。本文在分析心電信號(hào)原理的基礎(chǔ)上,研究了心電信號(hào)預(yù)處理算法和QRS波檢測(cè)分析算法,并設(shè)計(jì)了一種基于LabVIEW的無(wú)線心電分析處理系統(tǒng)。本文的具體內(nèi)容包括:(一)提出了一種改進(jìn)的小波閾值處理函數(shù),并優(yōu)化了閾值規(guī)則,采用改進(jìn)后小波閾值算法能很好地濾除心電信號(hào)中的工頻干擾和肌電干擾。結(jié)合小波分解與重構(gòu)算法,確定最佳小波分解層數(shù),能很好地濾除心電信號(hào)中的基線漂移。通過(guò)MIT-BIH數(shù)據(jù)庫(kù)選取10種心電信號(hào)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:預(yù)處理后的心電信號(hào)信噪比SNR提高了 6.86%,均方誤差RMSE降低了 11.84%。(二)提出了一種小波變換和Hilbert變換相結(jié)合的QRS波檢測(cè)算法,根據(jù)幅度閾值和QRS波位置,實(shí)現(xiàn)了 R波的檢測(cè)定位,同時(shí)采用了 R波防漏檢和多檢策略。采用Hilbert變換的改進(jìn)包絡(luò)提取心電信號(hào)包絡(luò),提高了 R波的檢測(cè)準(zhǔn)確率。通過(guò)MIT-BIH數(shù)據(jù)庫(kù)選取10種心電信號(hào)進(jìn)行R波定位檢測(cè),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:R波檢測(cè)準(zhǔn)確率可以達(dá)到99.82%。最后利用R波位置信息計(jì)算RR間期等相關(guān)參數(shù),完成對(duì)心電信號(hào)的心率變異性時(shí)頻域分析,為預(yù)測(cè)心臟疾病提供依據(jù)。(三)基于LabVIEW設(shè)計(jì)了上位機(jī)心電信號(hào)分析處理系統(tǒng)軟件,設(shè)計(jì)了心電信號(hào)接收、心電信號(hào)存儲(chǔ)、心電信號(hào)預(yù)處理、QRS波檢測(cè)和心率變異性分析等模塊,并基于MPS450多參數(shù)模擬儀、心電采集模塊和藍(lán)牙傳輸模塊搭建了無(wú)線心電信號(hào)分析處理硬件平臺(tái)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本系統(tǒng)軟件可以實(shí)現(xiàn)心電信號(hào)的接收與存儲(chǔ)、預(yù)處理、QRS波檢測(cè)和心率變異性時(shí)頻分析功能。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：天津工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：R540.4;TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1656630