本文關(guān)鍵詞：基于小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常心電信號分類研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《太原理工大學(xué)》 2015年

基于小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常心電信號分類研究

趙毅  

【摘要】：心臟是身體重要的器官，自從人類開始探測心電信號，心電圖就成為了衡量及檢測心臟是否健康的手段。心電學(xué)的研究和計(jì)算機(jī)的發(fā)展使心電信號的自動識別分類技術(shù)在近些年來一直在被作為重要課題所研究。本文結(jié)合小波變換與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對心電信號自動分類識別做了進(jìn)一步研究，并以實(shí)驗(yàn)論證了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在計(jì)算機(jī)自動診斷方面的重要意義。 本文首先闡述了當(dāng)前心電信號自動診斷技術(shù)的發(fā)展及研究現(xiàn)狀。緊接著介紹了心電信號的產(chǎn)生機(jī)理和心電圖的基礎(chǔ)知識，并對心電信號中幾種典型異常信號做了解釋，包括診斷標(biāo)準(zhǔn)和異常信號的波形特征。之后，剖析了心電信號診斷分類的難點(diǎn)，即信號中存在肌電噪聲、工頻干擾以及基線漂移等，，使得計(jì)算機(jī)對心電信號分類不準(zhǔn)確，參數(shù)提取不合理。在此之上，對比了幾種針對上述問題的心電信號消噪方法，結(jié)合小波閾值濾波和小波分解與重構(gòu)濾波兩種算法的特點(diǎn)，即前者有效濾除工頻干擾和肌電噪聲，后者有效校正基線漂移，實(shí)現(xiàn)了ECG信號預(yù)處理的目的，為后續(xù)處理做好了準(zhǔn)備。之后又引入了基于小波變換理論的QRS波形檢測方法，重點(diǎn)闡明了利用雙正交二次B樣條小波的檢測算法。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該小波算法對QRS波群的檢測率高達(dá)99%以上，可以很好的定位心電數(shù)據(jù)，以便準(zhǔn)確提取波形特征參數(shù)作為后期處理的輸入集。最后，參照目前臨床所使用的檢測標(biāo)準(zhǔn)為參數(shù)基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)并訓(xùn)練了一種使用Levenberg-Marquardt算法改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該算法同時具有了最速梯度下降法和牛頓法的優(yōu)勢，克服了BP網(wǎng)絡(luò)的收斂速度慢、訓(xùn)練精度低和局部極小化的缺陷。實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練樣本集則采用國際普遍使用的MIT-BIH標(biāo)準(zhǔn)心律失常數(shù)據(jù)庫中的樣本。仿真結(jié)果表明，本文改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對于心臟早搏現(xiàn)象的識別，達(dá)到了滿意的效果。除此之外，還可利用此網(wǎng)絡(luò)檢測分類多種心律失常癥狀，其表現(xiàn)達(dá)到了90%以上準(zhǔn)確率。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R540.41;TN911.7
【目錄】：

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7 李小燕;灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的優(yōu)化研究[D];武漢理工大學(xué);2009年

8 郭軍平;高階雙并聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)批處理梯度算法收斂性[D];大連理工大學(xué);2009年

9 陳郁;遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模擬電路故障診斷中的應(yīng)用[D];長春理工大學(xué);2009年

10 文輝;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中藥片劑包衣建模研究[D];南昌航空大學(xué);2009年

  本文關(guān)鍵詞：基于小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常心電信號分類研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：216654