本文選題：信號(hào)提取 + 波形識(shí)別��； 參考：《科技通報(bào)》2017年03期

【摘要】：為了提高心電信號(hào)預(yù)處理和波形自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和實(shí)用性,本文針對(duì)心電信號(hào)波形識(shí)別的特點(diǎn),提出了一種基于雙特征提取的信號(hào)波形自動(dòng)識(shí)別算法。首先采用FIR梳狀濾波器來濾除心電信號(hào)的工頻干擾,然后采用J+X方法對(duì)S-T段電平進(jìn)行特征提取和測(cè)量,接著以每個(gè)心拍的R波位置為基準(zhǔn),取R波前100 ms和R波后150 ms的心電數(shù)據(jù)組成原始時(shí)域數(shù)據(jù)集,利用db4小波進(jìn)行4尺度的小波分解。通過仿真實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的改進(jìn)算法在信號(hào)去噪后能夠保留心電信號(hào)的大部分信息,提取的特征參數(shù)可以有效地對(duì)心電信號(hào)的節(jié)拍進(jìn)行分類。
[Abstract]:In order to improve the accuracy and practicability of ECG signal preprocessing and waveform automatic recognition system, a signal waveform automatic recognition algorithm based on dual feature extraction is proposed in this paper according to the characteristics of ECG waveform recognition. First, Fir comb filter is used to filter the power frequency interference of ECG signal, then JX method is used to extract and measure the S-T level, and then the R wave position of each beat is used as the reference. The ECG data of 100ms before R wave and 150ms after R wave are used to form the original time domain data set, and the db4 wavelet is used to decompose the four scales of ECG data. The simulation results show that the proposed improved algorithm can preserve most of the ECG information after signal denoising and the extracted characteristic parameters can effectively classify the beat of ECG signal.
【作者單位】： 北京京北職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)電工程系;
【分類號(hào)】：R540.4;TN911.7

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本文編號(hào)：1992369