基于小波變換的心電信號預處理及特征參數檢測方法研究.pdf

1、心臟疾病危害著人類的健康，威脅著人們的生命，因此人們也一直致力于對心臟疾病的分析研究。人們對心臟疾病的診斷主要是以心電信號中的一系列波形的幅值和間期等一些信息作為依據，因心臟狀況的信息主要集中在這些區(qū)域中。心電信號在采集的過程中往往伴隨著干擾噪聲的存在，這些噪聲容易使得心電信號變得模糊失真，不利于對信號的形態(tài)進行分析。因此本文主要圍繞心電信號中噪聲去除的預處理和波形特征參數的檢測兩個方面展開研究。
　　在心電信號噪聲的去除中，首先

2、運用Mallat算法根據多種小波函數的去噪實驗分析對比選擇了sym8小波對基線漂移噪聲進行了去除，在對工頻干擾和肌電干擾噪聲進行去除時，選擇Mallat算法和平穩(wěn)小波變換兩種方法仍使用sym8小波并分別采用以六種閾值和三種閾值函數相互搭配的閾值去噪法進行相關去噪實驗分析，最終確定平穩(wěn)小波變換在采用以VisuShrink改進閾值和硬閾值函數相搭配的閾值去噪法時取得了最佳的去噪效果，且有效地抑制了偽吉布斯現象。
　　在心電信號特征參數

3、的檢測中，選擇非時變的平穩(wěn)小波變換以平滑函數的一階導數—二次B樣條小波對心電信號進行5層小波分解。在cd4上根據R波所生成的模極值對信息實現了對R波的檢測，并根據cd2上由Q波和S波所生成的模極值對信息進行了Q波、S波以及QRS波群起點與終點的檢測。P波和T波波峰點以及起點和終點的檢測借助于cd5上R波所生成的模極值對兩側由P波和T波所生成的模極值對和模極值的信息來進行。ST段的檢測在QRS波群和P、T波的檢測之后，借助于QRS波群的終