心电信号幅度小、随机性和噪声背景强,具有间歇性和需要反映其局部变化的特征;信号的统计特征是时变的非平稳信号。因此,不论是信号的提取,还是信号特征的分析都是相当困难的事。本课题以人工神经网络独立元分析为理论基础,结合小波变换技术,对心电信号自动分析技术进行研究。 独立元分析是在盲信号处理基础上发展起来的多道信号盲信源分离方法,即在源信号和信号理论混合模型未知的情况下,将多道观测信号按照统计独立的原则通过优化算法分解为若干独立成分,为使问题有解,观测信号向量的维数不能小于源信号向量的维数。 小波变换是时间和频率的局域变换,实现了既在时域又在频域的高分辨率局部定位,能很好反映信号的局部特征,克服了Fourier分析的不足。 课题提出了利用小波变换对一路带噪心电信号分别进行奇降样和偶降样分解,简单处理后分别采用奇升样和偶升样重构产生另两路心电信号,从而满足独立元分析要求的观测信号维数不小于独立信号维数的条件;在此基础上,采用常用的FastICA算法对三路心电信号进行独立元分析,可有效地对心电信号进行分析。 本系统的软件部分是在Windows2000平台上利用Matlab软件开发的。软件开发利用Matlab的GUI图形界面开发工具设计界面,生成FIG文件、自己编写应用程序M文件,创建完整GUI。