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《广西师范大学》 2000年
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关于ECG信号处理与分析的研究

陈瑞中  
【摘要】: 心血管疾病是威胁人类生命的主要疾病之一。而心电信号(electrocardiogram,ECG)则是评价心脏功能的重要依据。因此,关于心电信号的处理和分忻的研究一直为各方所关注。随着计算机技术的进步,所采用的方法也在不断的改进中。 在本文中,笔者从计算机技术的角度出发,对心电信号研究中的三个重要方向进行了探讨, 首先,介绍一种以小波变换实现心电信号滤波处理的方法。该方法采用小波变换将原始心电信号分解为不同频段下的细节信号。根据心电信号特征,用阈值滤波方法对细节进行处理,再用小波逆变换恢复信号,就能实现心电信号中主要于扰的消除。 其次,在本文中介绍了一种基于小波神经网络的心电数据压缩方法。经过研究表明,采用小波网络心电压缩模板的方法可以大幅加快网络的收敛速度。与基于BP网络的压缩法相比,具有较大的优点。 最后,本文研究了一种基于小波神经网络的心电分类方法。该方法用一些心电数据(其中包括P波、QRS复合波和T波等信息)训练小波神经网络,使网络既能对训练过的心电数据正确分类,又能对未训练过的心电数据有较好的分类能力。通过与BP网络的训练结果对比,小波神经网络有更好的分类能力和泛化能力。因此,小波神经网络在ECG信号处理与分析方面有较好的应用前景和优越性。
【关键词】:小波 滤波 小波神经网络 压缩 分类
【学位授予单位】:广西师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2000
【分类号】:TP14
【DOI】:CNKI:CDMD:2.2000.005764
【目录】:
  • 前言5-6
  • 第一章 课题相关背景6-12
  • 1.1 心电信号产生的生理机理6
  • 1.2 心电信号的特点6-7
  • 1.3 心电信号处理和分忻观状7-12
  • 1.3.1 心电信号的滤波处理8-9
  • 1.3.2 心电信号的识别与检测9-11
  • 1.3.3 心电信号的数据压缩处理11-12
  • 第二章 基于小波变换的ECG滤波12-21
  • 2.1 小波分析简介12-15
  • 2.1.1 一维连续小波变换12-13
  • 2.1.2 一维二进小波变换13
  • 2.1.3 多尺度分析13-14
  • 2.1.4 信号分解与合成14-15
  • 2.2 基于小波变换的心电信号滤波处理15-20
  • 2.2.1 小波分解算法15-16
  • 2.2.2 小波分解的阈值滤波效果16-20
  • 2.3 结论20-21
  • 第三章 基于小波神经网络的心电压缩研究21-28
  • 3.1 用于信号表示的小波神经网络模型21-23
  • 3.2 利用小波神经网络进行心电压缩23-25
  • 3.3 小波网络压缩模板25-28
  • 3.3.1 优化初始值25
  • 3.3.2 构造压缩模板25-27
  • 3.3.3 结论27-28
  • 第四章 基于小波神经网络的心电信号分类研究28-37
  • 4.1 用于数据分类的小波神经网络28-29
  • 4.2 小波神经网络作为信号分类的特点与算法29-31
  • 4.3 小波网络对心电的分类效果31-33
  • 4.4 结论33-37
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【引证文献】
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4 张飞;心电信号检测算法研究[D];中南大学;2005年
5 姜涛;基于小波分析的中医脉象识别的研究[D];河海大学;2003年
【参考文献】
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【同被引文献】
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4 王丙利;脉象远程诊断系统中PVDF传感器研究[D];黑龙江大学;2006年
5 陈长亮;心电图的计算机智能分析系统[D];山东大学;2006年
6 曹青山;89例健康大学生寸口、趺阳脉脉图时域、频域特征[D];北京中医药大学;2004年
7 刘华;铂热电阻在线检测方法的研究[D];西安理工大学;2005年
8 何永杰;虚拟仪器技术在中医脉象仪中的应用[D];沈阳工业大学;2005年
9 张艳丽;基于小波变换与模糊神经网络的ECG自动分析[D];山东大学;2005年
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【二级引证文献】
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3 张胜;吴仲光;李征;;一种自适应R波检测算法实现[J];四川大学学报(自然科学版);2008年03期
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5 徐秋磊;赵兴群;;基于LabVIEW的心电信号读取及处理分析[J];医疗卫生装备;2006年10期
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2 宾光宏;心电信号自动检测算法研究及其软件实现[D];长春理工大学;2008年
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5 张坤艳;脉象特征信息的提取与识别方法研究[D];山东科技大学;2007年
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