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基于小波包理论的心电信号分析方法研究及实现

孙媛媛  
【摘要】: 心血管疾病是当今危害人类健康的主要疾病之一,心电图检查是诊断心血管疾病的主要手段。利用计算机对ECG信号进行自动准确的分析一直是国内外学者所热衷的课题。本文主要研究了心电信号的预处理、特征提取及分类算法。 首先,研究了小波分析滤波及小波包分析滤波两种滤波方法的基本理论,并完成了基于以上两种理论的心电信号预处理仿真实验,并对两种预处理方法进行了分析与评价。 其次,基于小波包变换和导数相结合的方法实现心电信号特征提取。根据各波段特点采用不同的定位方法。先利用小波包变换的方法进行R波定位,在R波准确定位之上根据R波与其它各波段的关系确定Q、S波的起止点;最后根据信号能量在每个频段子空间的概率分布,利用分解树部分节点系数的相对小波包能量( P4 1 ,P42,P43,P4 4 , P4 5 , P4 6,P4 7 , P4 9, P41 1 , P41 3)覆盖了信号的主要能量信息的特点来提取这些特征,即小波包能量特征向量。 最后,基于相对小波包能量特征向量对MIT/BIH标准心电数据库中的正常心搏、具有大量室性期前收缩、具有严重基线漂移和具有心脏起搏器的四类典型的心电信号进行分类研究。利用小波包变换和BP神经网络相结合以及小波包变换和SVM相结合的方法对这四类典型的心电信号进行分析评价。根据训练过程及误差性能曲线给出了这两种方法的分类评价结果。


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