心率變異信號的檢測與分類.pdf

1、心率變異信號的檢測在臨床診斷和生理研究中都有著重要的應用價值。在HRV(Heart Rate Variability)分析系統(tǒng)中，HRV信號的獲取是一個關鍵的問題。為了保證HRV分析的準確性，必須仔細考慮HRV信號的獲取方法，如果選擇不當，將會動搖整個分析的基礎，分析的準確性也就無從談起。根據HRV的定義，通過對ECG信號的處理，獲得R-R間期序列，這就是實際意義的HRV信號。因此，HRV分析的關鍵在于R波的獲取。 在臨床中獲得

2、的ECG信號實際上屬于非平穩(wěn)信號，在涉及非平穩(wěn)信號的分析、建模、合成、重建、濾波以及對信號的檢測、模式識別等處理中，時頻分析一直發(fā)揮著重要的作用。隨著科技的發(fā)展，近年來，結合小波變換和神經網絡技術對信號進行分析和研究己成為一個新的研究熱點。小波變換具有多分辨率分析，自動“調焦”等特點，有“數字顯微鏡”，之稱。神經網絡具有非線性，高精度，自學習性等優(yōu)點，二者在生物醫(yī)學方面有著廣泛的應用前景。 本文在仔細研究小波變換和神經網

3、絡理論的基礎上，對心電信號的前期預處理采取平穩(wěn)小波變換的方法進行濾波去除擾動，并利用軟閾值與多孔算法相結合的方式，既可以較好的保留QRS復合波的特征點又可以取得較好的去噪效果。然后針對心率變異信號自身的生理特點，利用R波模相對值較大的特征優(yōu)勢，采用單個時間窗中檢測極大值法，對R波進行檢測和定位，計算心率間期，并用波形直觀反映 了心電信號的心率間期變化趨勢。在對神經網絡結構和輸入數據進行分析研究后，采用概率型神經網絡進行了數據訓練