心电信号与小波消噪研究与应用本科毕业论文.doc
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1、I *本科毕业设计(论文)题 目 心电信号与小波消噪研究与应用 姓 名 * 专 业 10 电子科学与技术 学 号 * 指导教师 * 电气工程学院 二一四年05月07日心电信号小波消噪研究与应用目录 摘要IIIAbstractII1 绪论11.1 引言21.2 心电图概述32 小波变换理论的基础92.1 连续小波点换简介.92.2 离散二进制小波变换简介.132.3 多分辨分析与Mallat快速算法.14 2.4 小波基函数的特性.153MATLAB简介163.1Matlab算法163.2Matlab工具173.3本章小结183.4小波分析方法164仿真与调试194.1 仿真与调试204.2结论
2、23结 论24展望与结论25 参考文献. 26致谢27附录28小波变换的心电信号 摘 要 心脏病是危害人类健康的一大常见疾病,对其防治和诊断技术的研究具有十分重要的意义。而ECG是为心脏病诊断的一个重要依据,是研究焦点在心脏病诊断领域。在根据对生物医学信号处理的广泛的分析的这篇文章上国内外,为在ECG信号处理的现有的缺乏,根据小波“的精选在ECG”这个主题信号处理技术变换。由于有小波变革的好定期频率地方化特征、小波分析理论和方法在信号处理,图象处理和其他区域越来越用途广泛。这种研究工作在ECG被处理使用小波变换理论。主要内容如下: 首先,介绍基本的理论,并且小波变换传统坚硬阈值化, denoi
3、sing软门限的原则。为了克服门限denoising在过程中导致的ECG假吉布斯现象,我们使用根据小波变换和门限denoising的方法的翻译不变式联合解决问题。根据哪些心脏针对噪音的信号减少方法,即,首先在除频率干涉之外的能适应的陷波滤波器和门限法律和违反与平底锅的法律不是以前的改革,并且撤除、电干扰和基础线在MIT/BIH心率失常数据库在心脏漫步,使用这个方法的电为仿效,并且检验,结果表明方法有可行性和有效率。其次, QRS波浪侦查在研究中。在研究,关于信号变化问题的原则,反之谈论信号稀有(R波浪峰顶)和它的小波中变换关系的过零点的很大的价值。同样在电信的MIT/BIH心率失常数据库,于实
4、验,和使用方法,从分离的QRS波浪噪声的很大的价值,并且可以是准确地提取的R波浪,以及波浪QRS起点。 最后,研究了大量的数据的心电图信号压缩方法的心电图特征。使用自适应方法的小波变换的 ECG 信号压缩编码压缩结果表明,使用的压缩方法得到更好的压缩比,和重建的信号失真较小。 关键词:心电信号;小波变换;去噪处理;QRS 波检测;心电信号压缩ABSTRACT AbstractThe heart disease is endangers the human health a big common disease, to its research of prevention and diagnos
5、tics has the extremely important significance. But ECG for an important basis of heart disease diagnosis, is studies the focal point in the heart disease diagnosis domain. In according to biomedical signal processing the article of widespread analysis in domestic and foreign, for in existing lacking
6、 of ECG signal processing, according to wavelet selection in ECG this subject signal processing technology transformation. Because there is the good regular frequency localization characteristics, a Wavelet theory and method that the wavelet transforms in the signal processing, other data processing
7、 and region more and more versatilities. This research work was processed the use wavelet theory in ECG. The primary coverage is as follows:Secondly, we study how to detect the QRS wave and give the theory related to the discontinuity point of signal. Then the relationship between signal singularity
8、 and signal zero-crossing point of the wavelet transformed modulus maximum pairs is discussed. Similarly we can get the experimental results from the MIT/BIH arrhythmia database. This method can be used to separate the QRS wave from noise and extract the R wave crest points and the QRS wave initial
9、points. Finally, to study a large amount of data of the ECG signal compression method of ECG features. Using the adaptive method of wavelet transforms the ECG signal compression and coding compression results indicate that compression method used by the better compression, and reconstruction of the
10、distortion of the signal is small. Key words: Electrocardiogram Signal;Wavelet Transformation;De-noising Processing; QRS Wave Detecting,;Compression of ECGII第一章 绪论 1.1 引言 近年来,和与生活的快速的步幅和增量的压力在心血管病的成为了对全球性的一个威胁人民和大量生活的主要疾病的多数和健康一。根据世界心脏联盟,全世界,为在33%总死亡人数的死亡的数量的心血管病,能被看见心脏病成为了危险对人类健康和他们的生活安全“第一凶手”。 心电图
11、是生物医学信号,它是表面上看,心脏电活动的综合反映和心电图信号处理是一类型的生物医学工程应用 1。生物医学工程是一个全新的领域,结合理论与工程、 生物学和医学的方法,研究人类的躯体,并利用技术手段来控制这种变化,目的是处理有关医疗、 保护人类健康、 疾病预防、 诊断、 治疗和康复服务的问题时,在各级系统的状态。 电加工方法的核心是主要的硬件和软件处理,随着科学技术的快速发展,硬件条件不再是一个问题 ;然而的传统,以及与现有软件地址理论和实践方法在某些程度上,有不足之处,并因此有需要进一步研究,寻找一个更可靠的解决方案。最近几年的小波变换小波变换 WT) 理论、 傅里叶变换 (傅立叶) 理论的新
12、发展,作为一种新,这尤其适合非光滑信号处理,目前正在对减少噪音、特征点提取、 图像压缩、图像处理和其他领域的数字信号多分辨率方法是研究的分析的广泛的应用。在真实的应用程序和电信,处理就是分析诊断系统的准确性的关键步骤、可靠性的诊断和治疗,并甚至病人的生命危在旦夕。为此原因和电信的加工提高我们国家的社会和经济利益可能的重要性。 1.2 心电图概述 1.2.1 心电图基础 活动的核心是心电图,以及经常性的图案。从兴奋,第一次传导和心房,心房刺激,除电气命名 P 波。在上部、 右心房开始除 0.04 至 0.06 秒,激动的打开光束的房间。然后,通过房间、 室线束 (希族塞人的线束)、 心室的兴奋,
13、心室刺激,和心室刺激,从而导致非常电动命名为 qrs。心房和心室的兴奋 (除了非常完整,复极,复极过程,第一次心房复极和心室后。生产很小的心电图心房复极,很难观察,对心室复极过程的命名 T 波。根据订单的兴奋、 周期的冲击波形由 P 波,QRS 复合波,T 波,ST 和 U 波。冲击波形如图所示的典型心。 1.1所示: 低频率特性: 人类心脏信号频率在 0.05 至 100 赫兹之间; 随机性: 心电图反映了人体的生理功能的人类的身体,是人类身体的信号传输系统的一部分,因为身体不均匀性和易受外来影响的信号来接很容易更改与变化的外界干扰,有一定的随机性与非平稳。 1.2.3 MIT-BIH 心律
14、失常数据库简介 国际公认标准的心脏数据库有3个,麻省理工学院在美国大学麻省理工学院-波黑数据库、 AHA 美国心脏协会数据库所提供的以及欧洲 ST-T 心脏数据库作为当前。麻省理工学院-波黑数据库应用程序在近年来已较广泛,并为我心脏医学工程部门。麻省理工学院-波黑心律失常数据库2是美国麻省理工学院和贝斯以色列医院建立数据库。MIT - BIH数据库有总共48个案件,哪个25个纪录可以直接地从互联网访问的所有数据,免费。其中每一个时间的纪录是大约30分钟和由两主角信号组成了,取样频率是360 Hz,A/D决议是11位。每个数据库包含的三个文件,即头文件 (扩展名。HEA),数据文件 (具有扩展名
15、。 dat)、 注释文件 (扩展名。ATR)。头文件详细的描述了与它相关联的数据文件的名称和属性,存储方式为 ASCII 码字符 ;数据文件的自定义格式由二成信号的原始数据,通过与在头文件中的数据格式的文件系统存储的已为已说明,数据是为 212 格式 (每个 12 位空间,占了 11 位为数字和数量和连接号码紧凑安排) 存储;注释文件是的记录的专家对信号分析,包括心脏的心电诊断结果率,节奏和信号质量,以二进制格式存储有麻省理工学院和 AHA。记录 100 包含三个文件、 头文件、 分别 100.HEA、 100.dat、 评论、 文件 100.ATR 的数据文件。麻省理工学院-波黑数据库案例丰
16、富、 典型,评论,实在非常迅速地向世界。既在国内和国外都与电信有关,研究的学术文章,基本上是数据库的身份验证,特别是,对 IEEE 心电图自动识别有条款为了比较该措施监测结果的数据库中的数据。 1.3 心电信号处理技术的发展现状1.3.1 心电信号去噪处理的发展现状 最常见的三种干扰是基线漂移、工频干扰、肌电干扰。 基线漂移筛选方法是第一次来估计基线的信号,或提取,然后漂移减法要删除信号组件,以达到目的筛选,通过这种方法统称为拟合的基线偏移方法 ;线性相位滤波器是基线漂移到另一种主要方式。由于基线漂移的结果通常低于1赫兹的频率,因此一般使用高通滤波消除基线漂移,但应注意的过滤器的顺序选择,筛选
17、器的顺序就是高、大额的计算 ;此外,基于神经网络的非线性自动适应滤波器,除了影响的基线漂移但能比较好的去除它的影响,但缺点是筛选器是易受 QRS 波变化的影响的算法是复杂的, 会出现大的计算和计算量。小波变换和波形的每个特定的含义如下: (1) p波一般小于0.11s,反射心房去极化剂过程期间的潜在的变动是较少。波动幅度超不过0.25mv。起因于心房的复极化过程的两潜在的变动称Ta波、它的PR间隔时间, QRS波群重叠与早期的ST段,并且高度是非常低的,通常无形在ECG。 (2) P-R (或 P-Q) 从p波时间之间开始到开始的 QRS 波组。代表由窦房结、 心房和房室交界区、房室束及其脑室
18、,引起的轰动,引起心室所需要的时间点亮,正常 0.12 0.20s。0.20s 超越一般表现房室传导阻滞。 (3) QRS反射两个心室去极化潜在的变动的波浪小组。特点QRS波浪小组包括紧密地连接的三与潜在的波动:第一下来Q波浪;然后过来,并且高,指向了参天的r波浪,并且,最后,下来s波浪。不同的主角,三波浪不一定出现,在波浪的高度的上所有变化也是更大,采取关于0.060.10s。(4) S-t 段从 QRS 波组的结尾部分的 t 波开始,反映了早期复极心室肌电位和时间变化过程中。S-t 段往往偏离基线,并超过一定限度。 (5) T 波反映心室晚电位和时间变化的复极过程。T 波方向应该符合 QR
19、S 波组,由 r 波铅中占主导地位的主要波,其波动性不应低于铅 r 波十分之一,会计的大约 0.05 0.25s。 (6) Q-t 间隔 QRS 波起点到 t 波的结束时间的组合代表心室去极化和复极的总时间持续时间,正常值为 0.32 0.44科尔。 (7) U T形波后面和您能有时看到小波浪,机制不确切,通常现在被考虑以后被激发或在心肌的负电位。 1.2.2心电信号特征 由ECG身体表面的提取潜力是强的噪声本底信号,并且有以下特征: (1) 微弱性:一般只有 0.05 5MV 身体体表心电图信号从人类的身体表面拾取的 ;(2) 噪声强:由于身体的信号强度,结合人体是一个复杂的整体,所以信号易
20、受噪音干扰。主要有基线漂移、 电气噪声干扰、 电源线干扰等噪声 。近些年来,QRS 波群的检测主要有以下几种方法:阈值法、模板匹配法、小波分析法、神经网络法等。 (1) 阈值法 R 高峰值检测是领先的 QRS 波检测问题只确定 r 波,来分析心电图的详细信息的位置。普通法的 R 波检测方法、 法和法的边坡的面积,这是因为 r 波振幅和边坡的更大的功能。方法和区域代码出现在高大的 t 波的心电图时容易发生,斜坡振幅方法和区法的方法在这方面。后坡的主要思想是要筛选心电图微分计算与高信号信噪比,然后使用给定的阈值的歧视,也称为差分阈值方法 。QRS 波组宽度的检测 QRS 波检测的另一个方面,通过特
21、定的数字筛选器使 QRS 波组筛选的心电图信号到达输出一个脉冲信号,幅值的脉冲对在一定程度上反映的 QRS 波振幅和频率,组全面的功能信息。(2) 模板匹配法 由于心电图信号强的周期性,对应于每个心脏的周期,因此您可以使用 QRS 波的波形小的差异分组,t 波近似看作单独固定模板 17-20。固定的模板信号振幅归一化振幅频率组件可以表示在这种情况的频率范围内的能源的模板。主要包括脉冲干扰及基线漂移在内的所有模板,心脏信号在所有模板中特定频率能量分布尚是不同的由于信号的相位信息不是网站频率组件包含,所以可以通过信号网站频率值和特定站点频率值比较的方法对检测 QRS 模板,这样在识别上入到 QRS
22、 波集团有其他模板和 QRS 模板的标识。判别方法是统一的实际振幅和频率的歧视。这种算法的特点是由较强的抗干扰能力,识别率更准确地。但需要更多的计算时间。 (3) 小波变换法 小波变换在近几年来和小波变换技术发达,是分析方法的一部分。小波变换信号信号分成不同的尺度,通过特性的心电图信号功率谱密度和小波分析变换关系的规模和频率,来到心电图特征波和噪声谱在不同的频率分布,到 QRS 波检测。在使用微分小波多次的示例条函数与高斯函数的小波,由 Mallat 算法的小波变换,作为一次衍生的第二人规模或内搜索几个规模上志坚的小波变换模极大值有零的点,从而确定了 r 波的位置改善了 QRS 波的检出率。使
23、用小波变换模极大值方法检测 QRS 波组准确率更高,但计算量较大。此外,小波变换方法的一个非常重要的特点是能够减少电源线干扰,病人的流动性、 肌肉的收缩和基线漫步从呼吸噪音对歧视的影响。不断变化的阈值和标准通过多次实验,确定病人的个体差异和差异的时间,减少无所遁形,虚假检测,可以有效地克服并提高了检测的可靠性。 (4) 神经网络法 神经网络及在生物医学信号处理中的应用是一个新兴的 QRS 波检测领域是好判别影响。因为人工神经网络的自组织、自学习、自适应,和更多的优秀和典型特点,最初设计的解决医疗问题,是目前最的 QRS 波检测使用自适应神经网络与非线性隐藏图层。首先要选择从心电图信号噪声级别正
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