基于小波变换和独立分量分析的心室晚电位识别

论文摘要

心室晚电位(Ventricular Late Potential,VLP)是出现在QRS复合波末端并延伸至ST段的高频、低幅、不规则异常心电信号,它与恶性室性心律失常有着密切的联系。研究表明,心室晚电位的识别对于急性心肌梗塞后猝死的预防、不明昏厥原因的鉴别、外科手术治疗室性心律失常疗效的评价等具有重要临床价值。当前,晚电位识别方法主要是时域分析,其准确率受到QRS波终点定位准确度影响,而终点定位精度受噪声影响严重;而由于晚电位出现时间短,致使频域分析法的频率分辨率不高。因此采用新的信号处理方法对晚电位的特征识别具有很重要的意义。本文主要进行了以下内容的研究:①.采用了小波分析应用于信号奇异性检测原理对R波进行了检测,确定晚电位分析时段。采用偶对称的Marr小波,检测特征尺度小波变换模极大值,通过一定的阈值处理等算法实现R波检测。克服了当前采用奇对称样条小波分析检测R波时过零点易受到噪声干扰,精度、稳定性难以保证的缺陷。②.对分析时段进行小波分解,将原始信号分解成多个子带信号,然后根据需要选择同一尺度或多个尺度下的各子带信号组合成ICA的输入。通过ICA算法的时空优化选择(递推调整解混阵)达到将晚电位的特征从心电信号中提取出的目的。并通过实验结果比较了心室晚电位阴性和阳性的不同,证实了晚电位阴性信号波动比较平缓规则,阳性信号波动较大,不规则性重复出现的特征。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 心室晚电位的概念及研究意义
• 1.1.1 心室晚电位概念及产生病理生理基础
• 1.1.2 本课题研究意义
• 1.2 心室晚电位识别方法研究现状
• 1.2.1 时频分析
• 1.2.2 小波方法
• 1.2.3 人工神经网络检测
• 1.2.4 自适应信号处理法
• 1.3 本文的研究目的和主要研究内容
• 2 小波变换在心电信号R 波检测中的应用
• 2.1 引言
• 2.2 小波变换用于表征信号的突变特征
• 2.2.1 小波分析的奇异性检测原理
• 2.2.2 小波变换模值与奇异性关系
• 2.3 ECG 信号R 波的小波变换检测
• 2.3.1 R 波检测的小波滤波器选择
• 2.3.2 小波检测R 波算法与实例
• 3 独立分量分析的基本原理和典型算法
• 3.1 引言
• 3.1.1 独立分量分析与盲源分离
• 3.1.2 独立分量分析定义及线形模型
• 3.2 独立分量分析的算法实现
• 3.2.1 引言
• 3.2.2 数据的中心化（去均值）
• 3.2.3 白化处理
• 3.3 非高斯性与独立统计
• 3.3.1 目标函数
• 3.3.2 峭度（kurtosis）
• 3.3.3 负熵及负熵的近似
• 3.4 ICA 优化算法—FastICA 算法
• 4 基于小波变换和独立分量分析的VLP 特征识别
• 4.1 基本思想
• 4.2 小波变换在心室晚电位信号分析中的应用
• 4.2.1 连续小波变换定义及其特性
• 4.2.2 多分辨率分析
• 4.2.3 双尺度方程分析
• 4.2.4 正交MRA 的物理意义与Mallat 算法
• 4.2.5 基小波的选择
• 4.3 小波信号用于心电信号的消噪处理
• 4.4 结合ICA 和WT（WICA）方法的VLP 特征识别
• 4.5 实验结果和讨论
• 5 全文总结和展望
• 5.1 全文总结
• 5.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录