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心电信号消噪及特征识别算法的研究

郭爽  
【摘要】: 随着计算机网络技术的发展,基于计算机技术的远程心电监护系统应运而生。心电监护系统采集的心电信号实际上是动态信号,其干扰较静态心电信号更强且呈现新的分布特点。而心电信号的去噪又对后续信号诊断的重要性毋庸置疑。因此,研究心电监护仪中心电信号的去噪和病理特征提取对推广心电监护仪的使用是非常有意义的。本文最后设计了经济、简便的便携式心电监护仪。 针对心电监护仪中可能产生的非均匀噪声心电信号,提出了奇异值小波去噪法。该方法首先将非均匀噪声分布心电进行奇异值分解得到噪声相对均匀的分量信号,再将分量信号进行小波阈值去噪,最后重构分量实现心电信号的去噪。奇异值小波去噪法的本质是将心电信号进行K-L变换后分解到不同正交空间中,降低待分析信号的噪声非均匀度。将该方法与其他3种消噪方法对比可知,经该方法消噪后的信号与原始信号的欧氏距离最小,验证奇异值小波消噪后的心电信号失真性小。 针对HRV信号的非线性动力学特征,将小波分形分析应用于HRV的特征值提取。本文首先证明了HRV属于1/f分形信号,且HRV各级小波系数的方差成固定斜率的直线分布,然后对心电信号进行加窗平稳得到各点的斜率r,最后以r值为特征值进行诊断。以心房心房纤颤为例,当心房纤颤开始时r值升高,心房纤颤结束时r回复正常值,证明了该方法的有效性。 本文采用低成本的硬件设备、多层次的远程诊断框架和心电处理算法,设计了远程心电监护系统。该系统提高了远程监护的实用性,为心电监护系统的推广做出了贡献。


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