基于双通道的心电R波检测算法研究

论文摘要

心血管疾病已经成为威胁人类健康的主要疾病之一。心电图是临床医学用于诊断心脏疾病和分析心电信号的科学依据,心血管疾病的有效治疗很大程度上依赖于心电信号检测与分析的准确性,因此,心电信号的检测与分析成为当前信号处理领域的研究热点。本文主要的研究内容是对心电信号预处理以及R波的检测。心电信号是一种微弱的非平稳随机信号,因此在对信号的采集过程中极易受到各种噪声的干扰,本文重点研究了基于小波变换的去除心电信号基线漂移噪声的算法。根据心电信号与基线漂移噪声的频率特征,本文使用小波变换的多分辨率分析,对心电信号进行多尺度分解,将分解后得到的模拟近似信号充分逼近基线漂移噪声的特性,从而消除了基线漂移这一低频分量,再对信号进行重构后即可得到较为清晰的心电信号。心电信号的检测过程中,最为关键的问题是对R波的定位。传统的差分算法检测R波都具有一定的局限性,其阈值的合适度直接影响了检测的效果。因此,本文提出了一种差分绝对值算法,该算法通过确定可能存在R波的区域来定位R波,从而减少了对阈值的依赖性,该方法算法简单,且计算量小。当前R波检测的算法通常只对一种导联的心电信号进行检测,因此很多信号特征不能被充分的提取到,本文提出的双通道检测方法,可以使用多种算法对两个通道的心电信号进行检测分析,使得更多的R波能被检测到。通过对MIT-BIH心律失常数据库中的心电信号进行实际检测,证明了该算法对心电R波具有较高的识别率,达到了较好的检测效果。本文提出的基于双通道的心电R波检测方法,为心电信号的自动分析提供了一种新的检测手段。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本文主要内容
• 第二章 心电理论及其特征
• 2.1 心电信号产生原理
• 2.2 心电图波形
• 2.3 心电图导联
• 2.3.1 双极肢体导联
• 2.3.2 加压单极肢体导联
• 2.3.3 胸导联
• 2.3.4 心电图导联的意义
• 第三章 基于小波变换的心电信号去噪
• 3.1 心电信号噪声
• 3.2 小波理论
• 3.2.1 小波概述
• 3.2.2 小波变换基本概念
• 3.2.3 连续小波变换（CWT）
• 3.2.4 小波变换时频局域化分析
• 3.2.5 离散小波变换
• 3.2.6 多分辨率分析
• 3.2.7 Mallat算法
• 3.3 基于小波变换消除基线漂移噪声
• 3.3.1 算法基本原理
• 3.3.2 算法流程
• 3.3.3 实验结果及结论分析
• 第四章 基于双通道的R波检测
• 4.1 双通道检测原理
• 4.2 基于差分算法的R波检测
• 4.2.1 差分算法应用状况
• 4.2.2 基于差分绝对值算法的R波检测
• 4.2.3 检测结果分析
• 4.3 基于小波变换的R波检测
• 4.3.1 小波变换R波检测原理
• 4.3.2 算法的检测流程
• 4.3.3 检测结果分析
• 4.4 双通道检测算法
• 4.4.1 研究目的
• 4.4.2 算法描述及实现
• 4.4.3 检测结果分析
• 第五章 总结与展望
• 5.1 工作总结
• 5.2 工作展望
• 参考文献
• 致谢