【摘 要】
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心血管疾病已经成为威胁人类健康的主要疾病之一。心电图是临床医学用于诊断心脏疾病和分析心电信号的科学依据,心血管疾病的有效治疗很大程度上依赖于心电信号检测与分析的
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心血管疾病已经成为威胁人类健康的主要疾病之一。心电图是临床医学用于诊断心脏疾病和分析心电信号的科学依据,心血管疾病的有效治疗很大程度上依赖于心电信号检测与分析的准确性,因此,心电信号的检测与分析成为当前信号处理领域的研究热点。本文主要的研究内容是对心电信号预处理以及R波的检测。心电信号是一种微弱的非平稳随机信号,因此在对信号的采集过程中极易受到各种噪声的干扰,本文重点研究了基于小波变换的去除心电信号基线漂移噪声的算法。根据心电信号与基线漂移噪声的频率特征,本文使用小波变换的多分辨率分析,对心电信号进行多尺度分解,将分解后得到的模拟近似信号充分逼近基线漂移噪声的特性,从而消除了基线漂移这一低频分量,再对信号进行重构后即可得到较为清晰的心电信号。心电信号的检测过程中,最为关键的问题是对R波的定位。传统的差分算法检测R波都具有一定的局限性,其阈值的合适度直接影响了检测的效果。因此,本文提出了一种差分绝对值算法,该算法通过确定可能存在R波的区域来定位R波,从而减少了对阈值的依赖性,该方法算法简单,且计算量小。当前R波检测的算法通常只对一种导联的心电信号进行检测,因此很多信号特征不能被充分的提取到,本文提出的双通道检测方法,可以使用多种算法对两个通道的心电信号进行检测分析,使得更多的R波能被检测到。通过对MIT-BIH心律失常数据库中的心电信号进行实际检测,证明了该算法对心电R波具有较高的识别率,达到了较好的检测效果。本文提出的基于双通道的心电R波检测方法,为心电信号的自动分析提供了一种新的检测手段。
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