基于提升小波變換和近似包絡(luò)的心電特征檢測算法研究.pdf

1、心臟病是當(dāng)今醫(yī)學(xué)上發(fā)病率和死亡率最高的疾病之一，心臟病的防治和診斷是當(dāng)今醫(yī)學(xué)界面臨的首要問題，心電圖(electrocardiogram，ECG)信號是診斷心血管疾病的重要依據(jù)。小波變換作為一種數(shù)學(xué)分析工具，它在時域和頻域均有良好的局部化特性，克服了Fourier變換的時頻聯(lián)合檢測的不足，適合用于心電信號的處理。隨著小波變換理論及應(yīng)用實踐上的不斷發(fā)展創(chuàng)新，1996年Sweldens提出了小波提升方案即第二代小波變換，它在信號去噪，壓縮等

2、方面均優(yōu)于傳統(tǒng)小波變換。
　　心電信號是低頻、低幅信號，容易受噪聲干擾，因此在對心電信號檢測分析之前必須有效除去心電信號中的噪聲。本文提出了一種基于提升小波改進半軟閾值的心電信號去噪算法。該算法首先將心電信號進行提升小波分解，對分解所得高頻信號進行改進半軟閾值去噪處理，再選擇三尺度和四尺度的信號對心電信號進行重構(gòu)，獲得去噪后的心電信號。由于心電波形中R波幅度最大，特征最明顯，具有較高的臨床診斷價值，因此R波位置檢測是ECG檢測中的

3、首要問題。為了增強R波能量，提高R波的檢測精度，本文設(shè)計了一種改進近似包絡(luò)函數(shù)。首先對去噪后的心電信號進行Hilbert變換，然后進行改進近似包絡(luò)處理，完成心電信號的預(yù)處理。該算法能夠在加強R波能量的同時有效地抑制噪聲及其它特征波能量，因此能夠在強噪聲及大P波和大T波干擾的情況下準(zhǔn)確定位R波位置，也為準(zhǔn)確檢測P波和T波提供條件。本文運用斜率閾值對心電信號的特征點進行檢測，首先對包絡(luò)后信號進行R波位置檢測，然后根據(jù)R波位置對去噪重構(gòu)的信號