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心电信号(Electrocardiogram,ECG)是心血管疾病临床诊断的重要依据之一。近年来,随着移动医疗和可穿戴技术的发展,低功耗、小体积、易采集的单导联ECG信号采集设备逐渐占领市场。相比于传统临床12导联ECG信号,单导联ECG信号在非临床约束条件下采集,信号较微弱,幅度较小,更易受到各种噪声干扰,这将严重影响到单导联ECG信号的分析与处理,因此对其单导联ECG展开预处理研究是极其必要。本文围绕单导联心电信号的预处理展开。首先,提出简单启发式融合ECG质量评估算法,该评估算法能准确判断单导联ECG信号采集和消噪后的信号质量。其次,提出一种融合经验小波变换(EWT)与小波消噪的去噪算法,该算法可有效滤除信号采集时受到的噪声干扰。最后,提出基于EWT算法的R波定位算法,该算法可对ECG信号进行特征波形检测,准确定位出R波。本文主要的工作如下:(1)简要阐述了ECG信号的产生机理,波形特点,采集方式,噪声的来源及类型,为单导联心电信号预处理的研究提供了理论基础。(2)提出一种简单启发式融合ECG质量评估算法。首先阐述了本文质量评估系统所用到的4个SQIs质量评估指数,然后采用简单启发式融合对参数进行筛选融合。实验表明本文所提简单启发式融合ECG质量评估算法可准确判断心电信号的信号质量,算法准确率达到了92.67%,灵敏度达到了94.33%,特异性达到了91.48%。(3)提出一种融合EWT与小波消噪的ECG信号去噪算法。针对小波变换去噪法缺乏自适应性与单独的EWT算法无法有效滤除ECG信号中的肌电干扰问题,对ECG信号利用EWT自适应分解,得到多分辨率的经验模态信号分量(EMFs),然后对EMFs进行小波消噪,重构信号分量完成ECG滤波处理。实验表明,该算法可有效滤除ECG中的工频干扰、基线漂移、肌电干扰噪声,且在信噪比、均方根误差、自相关系数等多个评估指标均优于小波软阈值与集合经验模态分解(EMMD)去噪算法。(4)提出一种基于EWT算法的R波定位算法。针对传统基于小波变换的R波定位算法缺乏一定自适应性。通过借助EWT算法将单导联ECG信号自适应分解得到EMFs信号分量,然后对其高频信号分量进行重构提出QRS波,并设定适当的阈值和不应期等检测策略检测R波。实验表明,该算法特异性达到99.81%,灵敏度达到99.79%,误检率为0.42%。本文对单导联心电信号的质量评估、去噪处理、R波定位等三个领域进行了研究,为后续的心电信号分析与应用工作奠定了良好的基础。