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基于经验模式分解的心电信号检测与压缩算法的研究

李宗国  
【摘要】:伴随着人口老年龄社会的到来,心脏疾病的患者的数量将会趋于增加,心脏保健和心脏疾病病症的提前预判将成为一个社会性的问题。远程心电信号的传输可以做到对病人的实时监控,有利于诊断和急救性指导,特别是随着现代通信网络的发展,对于各种原因无法到医院就诊的患者提供了极大的便利条件。心电信号的实时处理和数据压缩是对提高传输效率、节约时间和降低费用有着重要的意义。本课题的研究具有很好的社会效益和经济效益。 通过大量阅读文献,结合目前对心电信号处理领域的发展认识,分析了国内外的研究状况和一些新、老算法的实用性和不足之处,主要是针对在QRS波群的快速和准确的定位检测,以及对ECG信号的合理、高效的压缩方面进行了基础研究。着重研究了Huang所提出的经验模式分解,通过学习与分析经验模式分解在不同领域的应用,及其优缺点,把它引入到了心电信号处理领域,并提出了关于基于经验模式分解下的心电信号检测算法。由于在该算法下的心电信号分解之后,能量较为集中的体现在QRS复合波群部分,因此对QRS复合波的检测效果好于对P、T波的检测。同时,也将经验模式分解算法作为压缩的前提工具,引入到压缩算法当中去,将其与经典和常用的压缩算相结合提出了基于经验模式分解下的离散余弦压缩算法、基于经验模式分解下的快速傅里压缩算法和基于经验模式分解下的小波压缩算法。通过Matlab对算法性能进行验证性的实验仿真,并利用压缩比和均方误差百分比两项压缩指标,对压缩后重建信号的质量进行评定,两项指标均比原有算法有一定的提高,可以得出:在改进后的算法压缩比与原始算法的压缩比高,同时新算法的均方误差百分比也能有效的控制在失真范围内,即说明了新算法不仅能提高压缩性能,同时心电信号信息的损失也比较少。从而进一步验证了提出改进算法在心电信号压缩过程中的可行性和有效性。


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