在運動時,有些人會產(chǎn)生身體的不適,嚴(yán)重的會發(fā)生猝死現(xiàn)象。因此,運動時人們更要關(guān)注自己的心臟狀況,及時調(diào)整運動量,從而避免出現(xiàn)無法挽回的后果。心電圖能對人體的心臟電活動狀況進行描述,同時也是醫(yī)生對心臟病進行診斷治療的重要依據(jù),對處于運動狀態(tài)的人進行心電實時監(jiān)測具有實際應(yīng)用價值。本文對心電異常檢測方法進行研究。心電信號分析主要分為四個過程,其步驟為:數(shù)據(jù)預(yù)處理、QRS波群檢測、特征提取和心電異常識別。根據(jù)現(xiàn)有的智能分析算法,為保證心電信號的去噪效果和實時性,本文采用的濾波器為級聯(lián)低通和高通濾波器所組成的帶通濾波器,該濾波器能很好的去除運動心電信號中的噪聲,并采用Pan-Tompkins算法對QRS波群進行實時檢測。在心電數(shù)據(jù)分析中,提取準(zhǔn)確的心電特征是心電數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵環(huán)節(jié),本文提出了一種小波包分解和主成分分析相結(jié)合的心電特征提取方法。為了提高心電數(shù)據(jù)異常識別時的準(zhǔn)確率,本文采用遺傳算法對支持向量機的參數(shù)C(懲罰參數(shù))和g(核函數(shù)參數(shù))進行尋優(yōu)操作,設(shè)計了GA-SVM分類器。本文使用北京麥邦光電儀器有限公司提供的踏車運動心電數(shù)據(jù)及國際心率失常數(shù)據(jù)庫MIT-BIH的四類心電數(shù)據(jù):正常心跳、室性早搏、左束支傳導(dǎo)阻滯、右束支傳導(dǎo)阻滯進行實驗,測試集分類效果良好,準(zhǔn)確度優(yōu)于其他分類預(yù)測模型。實驗結(jié)果表明本文提出的特征提取算法穩(wěn)定有效,通過遺傳算法優(yōu)化支持向量機參數(shù)提高了分類器性能。因此,本文采用的心電數(shù)據(jù)異常檢測方法能夠?qū)π穆墒С＿M行有效地識別,對于心臟疾病的診斷和及時治療具有重要意義。最后,本文開發(fā)了一款基于Android的運動心電異常檢測系統(tǒng),該App軟件與相應(yīng)的心電采集設(shè)備配套使用。系統(tǒng)能夠完成心電數(shù)據(jù)的實時傳輸,并能在手機端進行心電數(shù)據(jù)分析。此外,該系統(tǒng)還具有顯示用戶的運動軌跡及對用戶位置進行實時定位的功能,一旦發(fā)現(xiàn)用戶心電出現(xiàn)異常,能夠及時報警。經(jīng)測試,該軟件性能及功能運行良好。
【學(xué)位單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：R87;TP311.52
【部分圖文】：

心電信號呈周期性變化，雖然每一個心電波形不完全相同，但一個完整的心??電圖都是由Ｐ波、ＱＲＳ波群、Ｔ波、Ｕ波以及ＰＲ間期、ＳＴ端、ＱＴ間期組成，??這些心電特征信息可以從多方面反映心臟異常變化。圖２－１為一個完整的ＥＣＧ??信號波形圖。??７??

?０１２３４５６７８９??圖３－１原始信號及低通濾波、高通濾波后波形??３．２心電波形檢測與特征定位??３．２．１心電數(shù)據(jù)ＱＲＳ波群檢測??ＥＣＧ檢測中對ＱＲＳ波群進行精確定位至關(guān)重要。檢測ＱＲＳ波群方法很多，??常用的方法有小波變換、模板匹配、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。小波變換有很高的檢測精度，??但由于其計算復(fù)雜度大，不能對心電數(shù)據(jù)進行實時處理。雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對ＱＲＳ??波群的識別足夠好，但訓(xùn)練時間很長，很難進行實際應(yīng)用。具有簡單原理的模板??匹配法，易受基線漂移及高頻噪聲的干擾。對比以上方法，Ｐａｎ－Ｔｏｍｐｋｉｎｓ算法不??僅可以對心電圖的ＱＲＳ波群進行實時檢測，也可以在移動應(yīng)用中實現(xiàn)。所以，??本文利用Ｐａｎ－Ｔｏｍｐｋｉｎｓ算法對運動心電數(shù)據(jù)進行ＱＲＳ波群的實時檢測，圖３－２??為算法具體步驟［３９］。??ｄ［ｊ???？????？?ｘ（ｎ）??？?ｙ（ｎ）??ｄｔ??Ｒａｗ?ＥＣＧ?Ｓｉｇｎａｌ??Ｌｏｗ—ｐａｓｓ?Ｈｉｇｈ－ｐａｓｓ?２?１?３２???＞?ｆｉｌｔｅｒ??＊?ｆｉｌｔｅｒ?￣￣—＞????＊?［Ｊ??？?—?２７??＾ｚ（ｎ）??????＾?丨?丨?＼３２?ｎ＝ｌ??圖３－２?ＱＲＳ波群檢測步驟??（１）獲�。眩遥硬ㄐ蔚男甭市畔�??心電數(shù)據(jù)濾波后

心電波形檢測與特征定位??心電數(shù)據(jù)ＱＲＳ波群檢測??ＥＣＧ檢測中對ＱＲＳ波群進行精確定位至關(guān)重要。檢測ＱＲＳ波群方法很的方法有小波變換、模板匹配、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。小波變換有很高的檢測精于其計算復(fù)雜度大，不能對心電數(shù)據(jù)進行實時處理。雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對Ｑ的識別足夠好，但訓(xùn)練時間很長，很難進行實際應(yīng)用。具有簡單原理的法，易受基線漂移及高頻噪聲的干擾。對比以上方法，Ｐａｎ－Ｔｏｍｐｋｉｎｓ算以對心電圖的ＱＲＳ波群進行實時檢測，也可以在移動應(yīng)用中實現(xiàn)。所利用Ｐａｎ－Ｔｏｍｐｋｉｎｓ算法對運動心電數(shù)據(jù)進行ＱＲＳ波群的實時檢測，圖３法具體步驟［３９］。??ｄ［ｊ???？????？?ｘ（ｎ）??？?ｙ（ｎ）??ｄｔ??Ｇ?Ｓｉｇｎａｌ??Ｌｏｗ—ｐａｓｓ?Ｈｉｇｈ－ｐａｓｓ?２?１?３２??
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本文編號：2848190