心电信号R波与P波检测研究

论文摘要

随着信号处理技术的发展,每一种新的信号处理技术都将很快应用到医学信号处理,并促使医学信号处理技术的革新。携带人体机能信息的生理信号总是通过复杂的模式混和在一起,而临床医师希望采用无创的、方便的方法获取生理信息,分析产生生理信号的信号源的功能状态,作出诊断结论。因此,关于心电信号预处理,波形检测以及各信号源信号提取的研究一直为各方所关注。随有计算机技术的进步,所采用的方法也在不断的改进中。本文首先简要综述了心电信号预处理,R波检测处理及PCA房颤信号提取与P波时限测量研究。然后研究了基于Hilbert变换去噪算法。分析了它在不同方法进行重构时的去噪效果。实验对比显示:不同的重构导致滤波后信号的信噪比是有差异的。该算法能够有效滤去工频干扰等高频噪声以及基线漂移等常见噪声。接着本文研究了心电特征信息提取方法。在对目前较成熟运用于心电特征波识别算法进行分析后,对Hilbert变换法与差分阈值R波检测方法进行了研究,在此基础上创新性地提出了基于Hilbert变换联合差分阈值检测算法来识别和定位心电R波。通过大量的实验,论证了本算法的准确性和可靠性。本文重点研究心电信号P波的检测。首先分析了从体表心电图估计患者病理活动状态,需进行信号提取,所以基于主分量分析（PCA）研究,实现了一种从患者的单导联体表心电图中提取房颤信号的新方法。通过对Physionet数据库和MIT-BIH数据库中的大量数据测试和验证,获得了一种鲁棒、效果好的单导联房颤信号提取技术,但该方法对于P波分离不成功,本文通过Hilbert变换法与差分阈值R波检测方法确定R波位置后提取每心搏的前2/5个周期进行P波分析。得出了一种可供临床参考的P波时限测量方法。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 本课题的研究意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 心电信号的滤波处理现状
• 1.2.2 心电信号QRS波的检测与识别现状
• 1.2.3 心电信号P波时限测量现状
• 1.3 论文的主要研究内容
• 第二章 基于Hilbert变换的心电信号基本去噪算法研究
• 2.1 引言
• 2.2 Hilbert-Huang变换介绍
• 2.3 去噪性能的评价标准
• 2.4 实验室仿真与结论分析
• 2.5 本章小结
• 第三章 R波检测算法研究
• 3.1 引言
• 3.2 差分阈值法QRS波检测算法
• 3.3 基于EMD分解与差分阈值联合检测法
• 3.4 本章小结
• 第四章 心电房颤信号提取及P波时限测量研究
• 4.1 引言
• 4.2 基于PCA的房颤信号提取
• 4.2.1 PCA简介
• 4.2.2 PCA应用于心电信号提取
• 4.3 P波时限测量方法研究
• 4.4 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录及参与的研究项目