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ECG信号R波检测算法与实现毕业论文

 2021-04-21 10:04  

摘 要

目前,心血管疾病对我国人民健康造成巨大威胁,是浮在现代人民心中的乌云。而且,心血管疾病作为一大公共卫生问题,在国际上也受到普遍的关注。为对疾病开展有效的诊断治疗,人们开始对心电信号展开了研究。心电图表现出心脏运动时的整个状态,是心脏各部分心肌细胞电位变化的整体的显现。

由于ECG信号是一种微弱的电信号,非常容易受到外来因素的干扰。所以在对ECG信号R波检测之前,必须先执行信号的预处理操作来提高信号分析的准确性。在对心电信号分析过程中,QRS波群是重点分析对象。该波群蕴含着非常丰富的心电活动情况。我们主要根据R波的定位来进一步得出其他波的定位,从而分析出有效的心电信息。由此可见,心电信号中R波位置的确定是非常重要的。

本文内容主要实现ECG信号的预处理以及ECG信号R波检测两个功能。

对ECG信号预处理,采用了小波去噪方法。小波函数的作用为带通滤波器,根据以前的实验结果,B样条函数对心电去噪有着较好的效果。

对ECG信号R波检测过程中,采用了小波分解的方法。主要的策略是首先确定出下采样信号中R波的位置,根据下采样信号中的位置,在原始信号中进行对比确认。

本文对MIT-BIH数据库中的心电信号进行了预处理和R波检测,并且进行了以R波位置为基础其他波形的检测。根据结果分析,本文算法取得了预期的结果。

关键词:ECG信号;去噪;R波检测

Abstract

At present, cardiovascular disease is the biggest killer of our people's health. Some reports showed the deaths caused by cardiovascular diseases are among the leading causes of death for urban and rural residents. Moreover, cardiovascular disease is also a public health issue that is commonly viewed internationally. In order to solve this kind of problem, people began to study the electrocardiogram (ECG) signal. The electrocardiogram reflects the change of bioelectricity during the generation, propagation and recovery of cardiac excitement, and is a comprehensive manifestation of changes in cardiac cell potential in various parts of the heart.

Since the ECG signal is a weak electrical signal, it is very susceptible to interference from external factors, so the signal collected before signal analysis is usually with very large noise. Therefore, before the detection of the R-wave of the ECG signal, preprocessing of the signal is required to improve the accuracy of signal analysis. In the research of ECG , the detection of QRS complexes is the key. The QRS complex contains very rich ECG information. We mainly derive the positioning of other waves based on the r-wave location, so as to analyze the effective ECG information. It can be seen that the detection of the r-wave position of the ECG signal is very important.

This article mainly implements the two functions of ECG signal preprocessing and ECG signal r wave detection.

For singal’s pretreatment, wavelet denoising way is used. The wavelet function acts as a band-pass filter. According to previous experimental results, the B-spline function has a good effect on ECG denoising.

In the test of r-wave of ECG signal, wavelet decomposition method was used.

In this paper, ECG signals in MIT - BIH database are preprocessed and r wave detected, and other waveforms based on r wave position are detected. According to the analysis of the results, the algorithm in this paper has achieved the expected results.

Keywords: ECG signal; denoising; R-wave detection

目录

第1章 绪论 1

1.1 课题研究的背景及意义 1

1.2 国内外当前的研究现状 1

1.3 论文研究内容结构安排 3

第2章ecg信号预处理 4

2.1预处理方案对比选择 4

2.1.1 基于传统傅里叶变换滤波的心电图预处理 4

2.1.2 基于小波变换的预处理方案 6

2.1.3 方案选择 7

2.2小波变换去噪 7

2.2.1 小波函数的选择 7

2.2.2 阈值函数和阈值的选取 8

2.3 小波去噪结果分析 9

第3章ecg信号r波检测 11

3.1 ecg信号r波检测方案对比选择 11

3.1.1基于差分阈值法的R波检测方案 11

3.1.2 基于小波变换的特征信号R波检测方案 12

3.1.3 方案对比选择 13

3.2 R波检测模块算法分析 13

3.3其他特征波的检测 18

3.4 R波检测结果分析 20

第4章 总结与展望 21

4.1总结 21

4.2展望 21

参考文献 22

致 谢 23

第1章 绪论

1.1 课题研究的背景及意义

从四十年前医院单位使用ECG来监测病人情况以来,ECG信号监测的目标已经从简单的心率和基本的节律追踪扩展到了更为复杂的心率失常的诊断、心肌缺血的检测及确定长期的QT特征波的间期。心电图包含了大量常规用于指导住院患者临床决策的诊断信息,对一些医院中经常出现的情况,如短暂性心肌缺血,虽然涉及到的诊断技术有着很大的进步,但是ecg监测仍然是诊断过程中含金量非常高的标准。心电图是一种无创性的技术,其价格是非常低廉的,操作方法相对简单,且可以重现。另外,心电图还是使用率非常高的诊断测试的方法之一,可以通过便携的设备进行快速的记录。在我国,从农村到城市的诊所或者医院基本都有心电图检测的项目,并且随着社区医疗服务的完善和发展,心电图的临床效果也越来越显著。其效果可以下几个方面看出:第一,有利于心律的检测,提前预防疾病;第二,对冠心病的检测有很高的参考价值;第三,对心肌方面的疾病辨别的精度很高,且花费较少;第四,孕妇可以经常去做ECG信号的检测,随时了解自己的产前身体情况,确保平平安安稳定生产[1]

心电信号比较微弱的并且不是平稳的,这也决定了该信号非常容易受到噪声的影响。如图1.1所示,在心电图中,QRS波群包含着较多的诊断消息。普通人的波群时间大概为零点零六秒到零点一秒,不会超过零一一秒。QRS波群的样子一般是比较稳定的。在QRS波群中高高凸起的波为R波,在QRS波群中,该波比较容易测得,波形的峰值也是R波的峰值。所以R波在心电图中是较为容易定位的,有R波的位置也可以得出其他特征波的具体位置,从而得出了心电信号所蕴含的信息[2]

1.2 国内外当前的研究现状

毫无疑问,心电信号是一种非常弱的电信号,而其低频与非平稳的特性也决定了它非常的脆弱。而在做心电图检测的时候,我们是如何提取出ECG信号的呢?主要是靠电极与人接触进而得到一段时间的ECG。而人体同样是导电的,这就会使得极化现象的产生,产生一定程度上的噪声。如今的社会上各种现代化仪器的使用使我们如同被包围在一个电磁化的环境之中,人体仿佛一根移动的电线,这会对心电信号产生约50Hz的干扰信号。ECG信号是非常微弱的,它还具有低频和高阻抗的特点,非常容易受到影响,我们需要仔细地找出噪声来源,对不同的干扰采取不同的消噪措施。常见的噪声有:1,工频干扰;2,基线漂移;3,肌电干扰。

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