论文摘要
心脏疾病作为当今危害人类健康的主要疾病之一,日益受到人们的重视。一方面,病人希望能及时准确地得到心电检测结果,另一方面,病人需要全天候的监护,这就对心电数据的存储和处理提出了更高的要求。小波变换通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析,是时间和频率的局部变换,能有效地从信号中提取信息,因而成为当前一种新兴的信号处理技术。本文在对以往的心电信号的去噪,QRS波提取和压缩算法研究的基础上,采用了一种改进的非正交小波变换。本文所做的工作如下:(1)采用改进的非正交小波Mexican-hat作为母小波函数,因其具有任意阶的正则性,因此采用其实现小波变换后有很好的时-频局部化特性(能量集中),提高了信号重建的精度。(2)在心电信号消噪方面,采用了一种非正交小波变换的消噪方法——平稳小波变换法。由于其具有“平移不变性”的特点,因而获得了相对于传统离散正交小波变换更佳的去噪效果。(3)在QRS波群检测中引入了一种快速有效地判定伪模极大值对的方法——斜率法。该方法利用了QRS波的自身特点,能够有效地去除伪模极大值对,且算法容易实现。另外采用变动阈值减少了迭代次数的同时也有效地降低了误判的几率。(4)ECG信号压缩采用了一种新的非正交二进制小波变换法。该算法是建立在使误差在重建信号和原始信号间满足最小二乘关系之上的。结果分析表明,该算法在压缩比(CR≤10)相同的情况下,获得了比以往算法更小的PRD,且能够更好地保留关键医学特征信号。
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