【摘 要】
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该文从信号处理的角度阐述了小波变换检测信号突变点的原理,讨论了ECG信号特征点与其小波变换模极大值之间的关系.由于不同类型的突变信号的小波变换模极大值的表现是不同的,
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该文从信号处理的角度阐述了小波变换检测信号突变点的原理,讨论了ECG信号特征点与其小波变换模极大值之间的关系.由于不同类型的突变信号的小波变换模极大值的表现是不同的,因此可以在已知信号局部奇异性的前提下掌握小波变换模极大值的变化规律,也可以在已知小波变换模极大值变换规律的前提下得到信号的局部奇异性程度.首先采用传统的多分辨分析Mallat算法对心电信号进行去噪预处理,利用的小波为具有线性相位的双正交小波,这样能保证去噪重构后的心电信号的特征点不发生漂移.然后采用了具有紧支集且有广义线性相位的3阶样条小波,利用àrous算法对去噪后的信号再次进行小波变换.没有继续采用Mallat算法进行小波变换的原因是,它对原始信号的分解信号的长度是呈2的指数次下降的,不利于特征点的精确定位.而采用àrous算法,它对信号的分解是等长度的,因此原始信号的特征点与小波系数位置是一一对应的.由于ECG信号本身的能量特性,选择小波分解尺度为4.利用以上方法,该文有效的去除了ECG信号中存在的三种主要的噪声:基线漂移、肌电干扰和工频干扰,精确的提取出了心电信号的各个主要的特征点,例如R波峰点、QRS波起终点、T波的峰点和起终点以及P波的峰点和起终点.最后采用MIT/BIH标准心电数据库对上述方法产生的结果进行评估,结果表明该检测方法具有良好的检测精度.
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