本文關(guān)鍵詞：心電信號(hào)的預(yù)處理及特征提取算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：心電信號(hào)自被發(fā)現(xiàn)以來(lái),一直是臨床上診斷心臟病的重要依據(jù)之一。心電信號(hào)是一種典型的強(qiáng)噪聲背景下的低頻弱生物電信號(hào),具有低信噪比、非平穩(wěn)、隨機(jī)、與噪聲有極強(qiáng)的時(shí)頻耦合等特點(diǎn)。隨著現(xiàn)代醫(yī)學(xué)對(duì)于心電信號(hào)自動(dòng)分析的需求越來(lái)越迫切,心電信號(hào)的計(jì)算機(jī)處理成為了信號(hào)分析處理方面越來(lái)越熱門(mén)的研究?jī)?nèi)容。心電信號(hào)的自動(dòng)化處理,可以分為三個(gè)方面,分別是心電信號(hào)的預(yù)處理、心電信號(hào)的特征提取和心電信號(hào)的分類識(shí)別。這三個(gè)研究?jī)?nèi)容環(huán)環(huán)相扣,預(yù)處理是特征提取的基礎(chǔ),而特征提取的準(zhǔn)確度可以對(duì)分類識(shí)別起到?jīng)Q定性的作用。本文主要工作在于心電信號(hào)的預(yù)處理及心電信號(hào)的特征提取,對(duì)于這兩個(gè)方面的工作分為了三部分內(nèi)容:首先研究了分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的最優(yōu)階次確定問(wèn)題。分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的可變階次對(duì)于分析處理心電信號(hào)這種非平穩(wěn)信號(hào)有著至關(guān)重要的作用,本文中采用入侵雜草算法對(duì)分?jǐn)?shù)階傅里葉變換進(jìn)行階次尋優(yōu),通過(guò)入侵雜草算法在分?jǐn)?shù)階傅里葉域內(nèi)進(jìn)行二維峰值搜索,確定峰值進(jìn)而實(shí)現(xiàn)最優(yōu)階次的尋找。仿真實(shí)驗(yàn)表明,在尋優(yōu)速度和尋優(yōu)穩(wěn)定性上,入侵雜草算法均取得了較好的效果,為心電信號(hào)的預(yù)處理打下了基礎(chǔ)。然后根據(jù)心電信號(hào)典型噪聲的特點(diǎn),分別改進(jìn)了濾波算法對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理。針對(duì)基線漂移噪聲頻率比較低,與心電信號(hào)中的特征波形頻率不存在重疊,變化趨勢(shì)較為緩慢的特點(diǎn),利用EMD對(duì)含噪心電信號(hào)進(jìn)行分解,采用直接去除得到的高階IMF的方法實(shí)現(xiàn)對(duì)基線漂移噪聲的濾除;工頻干擾噪聲雖然頻率與心電信號(hào)頻率有重疊,但是其頻率固定,屬于一種單色噪聲,因此采用LMS自適應(yīng)陷波算法對(duì)工頻干擾噪聲進(jìn)行濾除。由于該算法存在延遲,在處理信號(hào)中需要一個(gè)自適應(yīng)調(diào)整的過(guò)程,為了克服這個(gè)問(wèn)題,本文采用對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行前端拓延的方法來(lái)改進(jìn)濾波效果,濾波完成后再去除拓延部分,仿真實(shí)驗(yàn)證明了改進(jìn)算法能夠有效的緩解信號(hào)前端的振蕩波形;針對(duì)肌電干擾信號(hào)頻率分布廣泛,其頻率與心電信號(hào)的特征波形頻率有較強(qiáng)的混疊的特點(diǎn),本文采用基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的譜減算法對(duì)肌電干擾信號(hào)進(jìn)行濾除,心電信號(hào)經(jīng)過(guò)分?jǐn)?shù)階傅里葉變換,會(huì)出現(xiàn)明顯的幅值聚集,肌電噪聲則不具有這樣的特性,因此在幅值聚集較大的恰當(dāng)階次下的分?jǐn)?shù)階傅里葉域內(nèi)利用譜減算法對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波,然后對(duì)信號(hào)進(jìn)行恢復(fù),仿真實(shí)驗(yàn)表明,與單純的譜減算法相比,基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的譜減算法提高了信噪比,對(duì)肌電干擾噪聲實(shí)現(xiàn)了有效的濾除。最后綜合信號(hào)時(shí)域和頻域的信息,利用HHT與小波變換相結(jié)合的算法對(duì)心電信號(hào)的特征波形進(jìn)行了定位。小波變換能夠?qū)π盘?hào)的奇異點(diǎn)進(jìn)行表征,但是通過(guò)小波變換定位的心電信號(hào)中QRS波群的峰值會(huì)出現(xiàn)偏差。為了克服這個(gè)問(wèn)題,本文首先對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行HHT變換,提取出QRS波群集中的前三階IMF,對(duì)其進(jìn)行Hilbert變換并取模值;再對(duì)其進(jìn)行母函數(shù)為高斯一階導(dǎo)數(shù)的小波變換,得到一系列的局部極大極小值對(duì);將這些極值對(duì)作為QRS波群峰值時(shí)域內(nèi)的范圍,并轉(zhuǎn)向時(shí)域信號(hào)進(jìn)行峰值搜索。仿真實(shí)驗(yàn)表明,該算法在定位心電信號(hào)QRS波群及其峰值中,取得了較好的效果。
【關(guān)鍵詞】：心電信號(hào) 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換 預(yù)處理 特征提取
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R54;TN911.7
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-13
• 1 緒論13-21
• 1.1 課題背景及意義13-14
• 1.2 心電信號(hào)的生理特性14-16
• 1.3 MIT-BIH數(shù)據(jù)庫(kù)16
• 1.4 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-19
• 1.4.1 心電信號(hào)預(yù)處理研究現(xiàn)狀16-18
• 1.4.2 心電信號(hào)特征提取研究現(xiàn)狀18-19
• 1.5 工作內(nèi)容和論文結(jié)構(gòu)安排19-21
• 2 信號(hào)處理中的FRFT階次尋優(yōu)21-36
• 2.1 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的基本理論21-26
• 2.1.1 信號(hào)在分?jǐn)?shù)階傅里葉域內(nèi)的表征分析23-26
• 2.2 入侵雜草算法26-28
• 2.2.1 算法步驟27-28
• 2.3 改進(jìn)的分?jǐn)?shù)階傅里葉變換階次尋優(yōu)28-34
• 2.3.1 對(duì)象選擇28-29
• 2.3.2 參數(shù)估計(jì)的原理29-30
• 2.3.3 入侵雜草算法尋優(yōu)30-31
• 2.3.4 性能比較31-34
• 2.4 收斂性分析34-35
• 2.5 小結(jié)35-36
• 3 心電信號(hào)的預(yù)處理算法研究36-57
• 3.1 心電信號(hào)的噪聲分析36-38
• 3.2 基線漂移噪聲的濾除38-43
• 3.2.1 EMD分解38-40
• 3.2.2 仿真分析40-41
• 3.2.3 EMD對(duì)心電信號(hào)分解分析41-42
• 3.2.4 去噪算法仿真實(shí)驗(yàn)42-43
• 3.3 改進(jìn)的LMS算法對(duì)工頻干擾噪聲的濾除43-49
• 3.3.1 LMS基本原理43-44
• 3.3.2 LMS算法濾波仿真44-45
• 3.3.3 LMS去除工頻噪聲的問(wèn)題分析45-47
• 3.3.4 改進(jìn)的LMS算法去除工頻干擾47-48
• 3.3.5 改進(jìn)算法仿真分析48-49
• 3.4 改進(jìn)的譜減算法對(duì)于肌電干擾噪聲的濾除49-56
• 3.4.1 譜減減噪法49-50
• 3.4.2 譜減減噪仿真實(shí)驗(yàn)50-52
• 3.4.3 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的去噪原理52-53
• 3.4.4 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換去噪仿真53-54
• 3.4.5 改進(jìn)算法對(duì)心電信號(hào)肌電干擾噪聲的去除54
• 3.4.6 改進(jìn)算法仿真分析54-56
• 3.5 小結(jié)56-57
• 4 基于HHT和WT的心電信號(hào)特征提取57-68
• 4.1 小波變換57-58
• 4.2 R波檢測(cè)中小波函數(shù)的選取分析58-62
• 4.3 小波變換檢測(cè)R波及其分析62-64
• 4.4 改進(jìn)的QRS波群定位算法64-66
• 4.4.1 HHT變換64
• 4.4.2 算法步驟64-65
• 4.4.3 檢測(cè)層和復(fù)檢層的確定65-66
• 4.5 改進(jìn)算法的仿真分析66-67
• 4.6 改進(jìn)算法的特點(diǎn)67
• 4.7 小結(jié)67-68
• 5 總結(jié)與展望68-71
• 5.1 本文總結(jié)68-69
• 5.2 展望69-71
• 參考文獻(xiàn)71-75
• 致謝75-76
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果76

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 宋立新;王祁;王玉靜;;基于Hilbert-Huang變換的ECG信號(hào)降噪方法[J];傳感技術(shù)學(xué)報(bào);2006年06期

2 季虎,孫即祥,林成龍;基于離散平穩(wěn)小波變換的心電信號(hào)去噪方法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2005年06期

3 李小燕,王濤,馮煥清,詹長(zhǎng)安;基于小波變換的自適應(yīng)濾波器消除ECG中基線漂移[J];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào);2000年04期

  本文關(guān)鍵詞：心電信號(hào)的預(yù)處理及特征提取算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：287563