由于心血管類疾病的突發(fā)性,對搶救工作有時效性的要求,考慮到在心血管疾病發(fā)作之前,患者通常會出現(xiàn)相應的心律失常,因此預防心血管疾病的產(chǎn)生和前期的治療至關(guān)重要。心電圖（electrocardiogram,ECG）可以表示人體心臟位置的電流變化情況,醫(yī)生通過判斷其波形形態(tài)可以判斷心臟的健康狀況,但是對心電圖的識別要求醫(yī)護人員有較強的醫(yī)學專業(yè)知識,并且隨著要觀察的心電圖數(shù)據(jù)量增大,患者的情況各不相同,所以受主觀因素產(chǎn)生誤判的幾率會不斷增大。因此,由心電圖表示的心電信號的智能識別處理也成為近年來的研究熱點。本文對心電信號的去噪和分類算法都提出了改進和優(yōu)化,并在眾所周知的MIT-BIH心律失常數(shù)據(jù)庫上進行了實驗,將結(jié)果與其他方法進行了比較。本文的主要研究內(nèi)容與創(chuàng)新點為:（1）提出了一種在經(jīng)驗模態(tài)分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）和小波域中采用降噪算法的心電去噪方法,該方法能夠克服現(xiàn)有方法的局限性。本文為了在存在噪聲的情況下保留更多QRS信息,首先在EMD域通過窗口操作對噪聲ECG信號進行增強,有別于傳統(tǒng)的基于EMD的ECG去噪方法直接舍棄包含QRS復合波和噪聲... 

【文章來源】：中北大學山西省

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

常規(guī)心電圖波段劃分示意圖

圖 2.2 室性過早搏動心電圖2. 房性過早搏動提早的心房異位的心臟搏動會引起房性早搏，即房性過早搏動。心房早搏也是非常常見的心律異常的表現(xiàn)形式之一。房性早搏在心電圖上表現(xiàn)的特征有以下幾點。(1) P 波提前產(chǎn)生（P 波與前一個竇性搏動的 T 波疊加）。(2) 竇性 P 波的形態(tài)不同于 P 波。(3) PR 間期正�；蛏蚤L。(4) P 之后的 QRS 波群異常，發(fā)生扭曲和變形。產(chǎn)生差異性傳導的房性過早搏動通常伴有 QRS 波異常。假設 P 波中不含 QRS 波，則認定為未下傳房性早搏。多源性房性早搏指在同一導聯(lián)中，匹配間隔和 PC 形態(tài)不同。(5) 通常會發(fā)生不完全代償間歇。圖 2.3 中標記了“A”的心拍為房性過早搏動心拍，標記“·”的心拍為正常心拍。

圖 2.2 室性過早搏動心電圖2. 房性過早搏動提早的心房異位的心臟搏動會引起房性早搏，即房性過早搏動。心房早搏也是非常常見的心律異常的表現(xiàn)形式之一。房性早搏在心電圖上表現(xiàn)的特征有以下幾點。(1) P 波提前產(chǎn)生（P 波與前一個竇性搏動的 T 波疊加）。(2) 竇性 P 波的形態(tài)不同于 P 波。(3) PR 間期正�；蛏蚤L。(4) P 之后的 QRS 波群異常，發(fā)生扭曲和變形。產(chǎn)生差異性傳導的房性過早搏動通常伴有 QRS 波異常。假設 P 波中不含 QRS 波，則認定為未下傳房性早搏。多源性房性早搏指在同一導聯(lián)中，匹配間隔和 PC 形態(tài)不同。(5) 通常會發(fā)生不完全代償間歇。圖 2.3 中標記了“A”的心拍為房性過早搏動心拍，標記“·”的心拍為正常心拍。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于離散小波變換和模糊K-modes的負荷聚類算法[J]. 張江林,張亞超,洪居華,高紅均,劉俊勇.  電力自動化設備. 2019(02)
[2]用MATLAB軟件演示靜電場的電場線和等勢面[J]. 鄒軍.  湖南中學物理. 2018(12)
[3]心電信號識別分類算法綜述[J]. 馬金偉,劉盛平.  重慶理工大學學報(自然科學). 2018(12)
[4]《中國心血管病報告2017》概要[J]. 陳偉偉,高潤霖,劉力生,朱曼璐,王文,王擁軍,吳兆蘇,李惠君,顧東風,楊躍進,鄭哲,蔣立新,胡盛壽.  中國循環(huán)雜志. 2018(01)
[5]心電信號小波去噪的改進算法研究[J]. 鄭敏敏,高小榕,謝海鶴.  中國生物醫(yī)學工程學報. 2017(01)
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[7]改進EMD濾波算法在信號去噪中的應用[J]. 穆峰,蔣沁宇.  可編程控制器與工廠自動化. 2015(03)
[8]Matlab的CFtool工具箱在浮選尾礦灰分與圖像灰度曲線擬合中的應用[J]. 高鵬.  選煤技術(shù). 2015(01)
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博士論文
[1]可穿戴式系統(tǒng)心電信號壓縮感知與心律失常分類研究[D]. 華晶.南昌大學 2018
[2]心電信號智能分析關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 姚成.吉林大學 2012

碩士論文
[1]面向穿戴應用的心電信號處理方法及軟件實現(xiàn)[D]. 占峰松.電子科技大學 2018
[2]心電信號的異常心律分類算法研究[D]. 陳義.重慶大學 2016
[3]基于小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡的異常心電信號分類研究[D]. 趙毅.太原理工大學 2015
[4]基于小波變換的心電信號分析研究及其FPGA實現(xiàn)[D]. 張倩.吉林大學 2014
[5]生物醫(yī)學信號相似性分析方法的研究[D]. 劉彤彤.天津理工大學 2013
[6]基于小波變換的心電檢測及自診斷系統(tǒng)的設計[D]. 龔敏.重慶大學 2009
[7]基于小波分析的ECG信號檢測[D]. 張楊.廈門大學 2006
[8]動態(tài)心電圖自動檢測及分析方法的研究[D]. 張文瓊.國防科學技術(shù)大學 2004
[9]小波變換在心電圖數(shù)據(jù)處理中的應用研究[D]. 鄭凱梅.北方工業(yè)大學 2003



本文編號：3412174