1Ⅱ以提高檢測精度。綜合上述幾種改進檢測算法的策略，采用C語言與MATLAB的小波工具箱進行編程和系統仿真，并以MIT-BIH心律失常數據庫的心電記錄作為實驗數據對算法進行驗證，獲得較為理想的檢測準確率關鍵詞：心電信號小波變換波形檢測多尺度分析ⅢHeartdisease,aseriousthreattworldwidedeath.Thetraditionalwayofheartdiseasediagnosisbasedonpatient'sECGanalysis,whichcarriedoutbydoctor,theuncertaintyofsubjectivejudgmentsandthecomplexityofheartpathologyefficiency,combineelectrocardiographytechnologywithcomputanalysisofECGECGautomaticanalysisconsistswaveformsdetectionisthebasisandthanalysis,theaccuracyandreliabilityofdetectiondirectlyperformanceofECGanalysisanddiagnosis,hasimportanttheoreticalfirstly,theadvantagesandshortcomingofcurrentdetectiontechniwavelettransformalocalpeakdetectionmethod.Inthefirstplaceofthispaper,theECGsignalsareprocessingbyquadraticB-splinewaveletfilter,Rwaveslocationisfulfilledbydetectingthecrossingpbasedoncomplexwavelettransformisproposed,thisalgorithmusecomplexasmotherwavelet,usingthetwowaveletdecompomainlydetectionbasexcellentpositioningeffectandhbandsbyspectrumanalysis,thereforeusemulti-scaleanalysisforeadetection,andrealizeeachwaveformpreciselocationofonecardiaccycle.afterwaveslocationbywaveletdecomposecoefficientsArrhythmiaDatabaseECGrecordsasexperimentaldatatovalidatKEYWORDS:ElectrocardiogramSignal;WaveDetection;Multi-scaleAn廣西大學碩士學位論文必電信導波形檢測算法研究1心臟病是心臟疾病的總稱，是一種多發慢性肌炎等各種類型心臟病。經統計每年死于心血管疾病約占全球死亡總數的1/3,成為全中國每年有超過50萬人死于心臟性猝死，居世界各國之首。目前我國心臟病高發已成死救治成功率極低，我國搶救成功率則不到1%,絕大部分患者還未獲得救治或到達醫廣西大學碩士學位論文必電信號波形核測算法研究2提供了詳實信息和可靠依據。,而依靠傳統的診斷方式難以對實時采集到的大量心電數據進行高效處理，不能充分利用豐富的心電信息，也無法發揮監護系統的優勢3。為提算機設備應用于醫學分析中，其中一個重要應用就是心電圖描技術與計算機技術的結位變化的曲線圖形就稱為心電圖(electrocardiogram,簡稱ECG動綜合過程，對研究心臟各部位的生理狀況及其病理分析具有重要的參考價值。心臟傳導系統是具有傳導沖動作用的特殊心肌纖維，如圖1-1所示，由以下幾部分構成I:竇房結、結間束、房間束、房室結、束支以及浦肯野纖維等。正常情況下的心3完成一個心臟搏動周期，傳播過程中引起的一系列電位變化形成了心電圖上相應的波段。在身體任意兩處安放心電描記器的記錄電極，通過導線連接聯方法有12種，心電信號的波形與導聯接法相關，接法不同，波形亦存在較大差異。段等，如圖1-2所示17。其中QRS波群為心電信號中最重要的特征波形，攜帶著最廣西大學碩士學位論文心電信號波形檢測算法研究4R開始*極#Bt間J遇民。段的電位變化QRS波群：表征心室各部位先后興奮所引起的體表電位變化。Q波為波群中第一了QRS復合波，其時間寬度代表心室肌興奮傳播時間，正常值為0.06~0.1秒。采用不S-T段：ST段為心室除極完畢至復極開始的時間段，始于QRS波群終點，以T波廣西大學碩士學位論文必電信號波形檢測算法研究5率快慢不同而變化，正常的Q-T間期應在0.32至0.44秒之間。某些疾病的Q-T間期可心電信號的自動分析由信號波形檢測及特征波形檢測的準確性與可靠性直接影響著心電監護系統的監護性能態。常規心電圖為短時記錄，只能獲取有限時間內的心臟信息，而檢測與特征提取提出了更高的要求。因此，如何對低信噪比的心檢測，進而得到高可靠性的分析判斷是本課題研究的重點。遠程QRS波群及P、T波定位為心電信號檢測的主要內容，Q、R、S三個波相連構成的QRS波群是心電信號中最顯著與最重要的波形，其特征參數為心電監護提供了重要的心臟狀態信息，因此心電信號檢測的研究側重于QRS廣西大學碩士學位論文必電信導波形檢測算法研究6位結果設定搜索窗口，由此檢測Q波和S波，從而得到QRS波群寬度。目前Q(1)差分閾值法結合硬件檢測電路優良的實時性和軟件判斷的靈活性進行復合檢測，獲得較高的準確麗提出的QRS波群檢測法將正向和倒置的R波分開處理，對正向R波檢測采用具有對P、T波及各種噪聲具有較強抗干擾能力，在檢消噪效果不甚理想，如易受到大T波和肌電干擾和高頻偽跡的的描述。用QRS波群檢測上可獲得精確的少投入實際應用。目前有學者將小波變換與數學形態法相結合的方式實現QRS波群檢測III12),數學形態法濾波器可在保持信號特征的前提下有效抑制噪聲干擾(3)小波變換法廣西大學碩士學位論文必電信號波形檢測算法研究7網絡實現心律識別，首先采用Morlet小波的變換系數對QRS波群進行特征提取，然后(4)神經網絡法各種應用的QRS波群檢測技術在不斷進步。目前專家學者致力于在心動周期中位于Q波之前的P波以及S波之后的T波為低頻低幅波，因此易受低頻噪聲干擾，增大了P波和T波的提取難度。最初P波和T波的檢測算法主要以斜率作為判別依據，但低幅度的波形易被噪聲覆蓋，難以實現準適應QRS-T對消P波檢測算法對降低基線漂移及抑制高頻干擾有較好的效果，但由于P廣西大學碩士學位論文必電信號波形檢測算法研究81.4論文主要研究內容(1)分析目前各種心電信號波形檢測算法的優劣，采用二次B樣條小波濾波器組對心電(2)在基于小波變換檢測信號奇異性的原理上，改進基于小波變換的R波定位算法，該算法以墨西哥帽函數(mexh)和復頻域B樣條小(3)對心電信號中各波形進行頻譜分析，研究得出各波具有不同時頻特性，因此利用小(4)綜合上述幾種改進檢測算法的策略，采用C語言與MATLAB的小波工具箱進行編1.5論文組織結構第三章詳述采用過零點檢測法進行心電信號R波定位的具體方法，以二次B樣條的R波檢測，最后給出了R定位效果圖及R波的檢測正確率。9R檢測的依據，不同尺度下的變換系數檢測心電信號中其它波形。按照此法設計檢測算法，據此原理進行編程計算和系統仿真，最后給出了心電信號各波形的定位效果圖及QRS波群的檢測正確率，并對算法的檢測準確度、精確度和檢測速度進行定量分析。第五章首先總結了全文的主要工作，針對工作中尚待深入研究的內容，指出了未來工作的方向。論文最后為參考文獻、致謝，列出了攻讀碩士學位期間所發表的論文。信號處理的有效方法之一是對信號進行時頻分析。其中傅立葉變換(Fourier2.2連續小波變換廣西大學碩士學位論文心電信號波形檢測算法研究廣西大學碩士學位論文必電信號波形檢測算法研究續但取值有界),而噪聲的李氏指數a<0,因此小波變換具有濾除噪聲的功能。2.5心電信號檢測原理測。根據小波分析用于信號奇異性檢測原理可知，心電信號的奇對未經預處理的心電信號進行頻譜分析，信號頻率范圍為0.05~100Hz,其中QRS波群主要集中在8~25Hz內，分布于心電信號中的中高頻區，占據信號能量中的主要部分，而P波、T波分布于相對低頻區，即0.5~10Hz之間。信號中所包含的運動偽跡和基線漂移均屬于低頻噪聲，頻帶低于7Hz,而工頻干擾在50Hz及其倍頻附近，肌電干擾的頻率一般在10~300Hz之間。根據小波分析原理可知，低尺度的小波變換系數表征及運動偽跡的能量大都集中在大于32的尺度上；變換尺度在8~16之間的小波分解系數可很好地表征QRS波群的低頻概貌40。因此QRS波群檢測的變換尺度在此8~16范圍內進行選擇。低頻低幅的P波和T波易受各類噪如表3-1所示。高頻干擾條小波、Haar小波及Daubechies3小波這三種小波函數對心電信號進行小波變換，然后查找分解系數的極值對，以極值對間的過零點定位R波，實驗結果對比了各小波檢測性電信號R波檢測的各項要求；樣條小波在心電信號R波檢測上可獲得相對較好效果，樣本特性，是影響檢測效果的重要因素。文獻[43]提出的復小波變換方法采用復頻域B樣根據上文所述小波基的選擇原則，本文選取了兩種方法實現心電信號的波形檢測。第一種方法選擇二次B樣條小波函數作為小波基進行濾波分解，以分解系數的極值對間的過零點定位R波。第二種方法選擇復頻域B樣條小波和墨西哥帽函數作為小波基，以復合變換系數的局部極值點作為R波定位依據。由于心電信號中的QRS波群具有顯著的幅度與斜率特征，在小波分析的基礎上，可利用原信號的時域特性作為輔助依據，即結合閾值法來提高檢測的準確率和精確度。本章介紹了在信號處理領域中占有重要地位的傅里葉變換及其局限性，從而引入小波變換的基本理論。首先介紹了連續小波變換、離散小波變換的定義和多尺度分析原理等小波分析的基本知識，在基于小波變換的突變信號的奇異性分析原理上，解析心電信號的波形特征和頻率特性，由此分析心電信號波形檢測算法設計依據及要點。廣西大學碩士學位論文必電信號波形檢測算法研究析各小波數學特征的基礎上，最常用的方法是分析信號的時域進行計算驗證，通過比較各小波的分析結果R波是心電信號QRS波群中最重要的特征波形，R波的精確定位是準確檢測Q波峰值點對應于小波變換系數的極值對過零點或局極大值對之間的零交叉點。過零點檢測法即是通過檢測極值對間的零交叉點定位R波。在這里采用二次B樣條小波為尺度函數，濾波器的z域表達式為：其小波分解的濾波器組系數如下：采用靜態離散小波變換方法對心電信號進行變換，這種變換方式在分解過程中不對分解系數進行下采樣，即在不同變換尺度下，所獲得的系數與原信號長度一致，因此變換系數保留著信號隨時間變化的信息，利于對信號奇異點進行定位。圖(3-1)為心電信號經過二次B樣條小波濾波器組濾波后，得到的各尺度下的分解系數，其中swd1、swd2和swd3分別為21、22和23尺度上的細節系數。仔細觀察這三個細節系數可知，即使在不同尺度下，每個R波的峰值點都與一對負-正極值對間的過零點相對應。而過零點位置隨著尺度的變化略有偏移，且其偏移值各不相同，須進行校正。由于低尺度下的變換系數幅值較低，易受到噪聲的干擾，影響R波定位的準確度，相比之下細節系數swd3能更好地表征心電信號中的R波特征，因此文中以系數swd3作為R波檢測的依據。在程序加載實驗數據(即一幅心電記錄)后，取其中一路心電信號作為檢測數據源，然后按照以下流程進行信號處理：廣西大學碩士學位論文必電信號波形檢測算法研究(1)計算小波分解系數。使用二次B樣條小波濾波器組對心電信號進行3層靜態分解，取細節系數swd3(即(2)截取一段分解系數進行算法學習，通過經驗學習設(3)根據判別閾值查找極大值對，設定檢測窗口。在極值對前后擴展10個采樣點，以此作為R波峰值點檢測窗口。如為倒置R波，則查找負極大值，以此作為R波定位的最終結果，并存儲峰值點位置。(5)設定信號不應期，刪除冗余極值點，降低誤檢率。根據心電周期參數設定不應期，將相鄰間距小于400ms的兩個峰值點中幅度較小的點刪除，即去除偽R波，然后重新存儲R波。(6)計算R-R間隔及心律。廣西大學碩士學位論文心電信號波形檢測算法研究本節就上文所描述的R波檢測算法進行編程和仿真計算，驗證算法的可行性并評價其性能。首先介紹實現算法的實驗平臺及其軟件配置，然后詳述實驗的實施方案，最后根據實驗數據說明算法的檢測準確率。2.30GHz,內存：1GBMatlab7.1自帶小波工具箱，可提供命令行和圖形界面兩種實現方式，便于不同要求和不同級別的用戶使用。圖形界面方式具有良好的界面，易于操作，但處理模式相對固定，而采用命令行方式，用戶可靈活調用各種小波工具來解決實際工程問題，其強大(1)實驗數據常數據總共包含48個記錄，每個記錄為取自同一個體，不同導聯的兩路信號，截取時長約為30分鐘，信號采樣率為360。這48個記錄中包括如正常心率、包含基線漂移及義格式存儲，即“212”格式，是將兩個通道的心電信號數據交替存儲，每三個字節存儲兩個數值，每一個數值為12位。因此MATLAB無法直接對數據庫中的心電數據文件處理，必須將其轉換為MATLAB可直接處理的文件格式。(2)實驗流程1)獲取實驗數據，讀取數據文件從MIT-BIH數據庫下載心電數據，共有48組記錄可選。MIT-BIHArhythmia數據，例如第100號心電記錄來自于69歲的女性，心律為70-89,為標準心電信號，無噪聲，可用作心電檢測算法學習的依據；第105號記錄是包含各種噪聲于擾的信號，如廣西大學碩士學位論文心電信號波形檢測算法研究得ECG數據為十進制數，并存儲為MAT格式文件，便于后續實驗處理。2)編寫程序實現算法，確定小波母函數及其參數分解系數，選取23尺度下的小波變換細節系數尋找極大值對，在極值對前后擴展10個3)檢測心電信號各波形，記錄各項實驗數據利用MATLAB小波工具箱進行編程計算，記錄R波的檢測結果并通過圖形觀察算4)實驗結果分析數據庫的注釋文件對每一個心電記錄標注了相應的心律、前5分鐘和總長30分鐘一行為原心電信號，利用圓點標注R波波峰的定位結果，第二行為R波定位的依據，阿廣西大學碩士學位論文必電信號波形檢測算法研究利用MIT-BIHArthythmiaDatabase中的10幅30min的心電信號對文中的心電檢測算法進行測試和分析，從而評價算法的檢測性能。利用MATLAB對上文的算法描述進行編程計算，所得檢測結果如表3-1所示，由表中數據可看出算法能在大部分情況下正確識別R波，準確地提取心電信號的重要特征，但在包含嚴重噪聲的信號相對漏檢率略高，應制定策略以提高算法的檢測率。表中的檢測正確率定義為正確檢出的QRS波個數(減去誤檢與漏檢)與該心電記錄中的QRS波實有個數相比后取百分數所得，結果保留兩位小數。105號心電記錄包含嚴重噪聲，部分R波已被噪聲淹沒無法檢出，108號心電記錄多處包含各類噪聲，因此檢測準確率相對較低；109號心電信號中包含基線漂移，噪聲導致極值對的過零點與R波波峰的位置略有偏移，因此文中算法采用時域校正的方式進行補償，因此獲得了較為理想的檢測正確率。心電信號算法檢出正確率002001612000250由于R波峰值點所對應的過零點在不同的變換尺度上各有不同程度的時移，并且容易受到噪聲的干擾，對R波的精確定位產生較大影響。因此須通過在時域校正過零點與原信號峰值點之間的時移，增加了算法復雜度與系統計算量。通過分析三個尺度下的小波分解系數swdl、swd2和swd3可看出，R波所對應的極廣西大學碩士學位論文必電信號波形檢測算法研究3.4本章小結定位，以此原理進行程序設計，以MIT-BIH數據庫的多個心電記錄為實驗數據進行測廣西大學碩士學位論文廣西大學碩士學位論文廣西大學碩士學位論文廣西大學碩士學位論文信號進行小波變換無法檢測到所有R波，易產生漏檢；采用Fbsp小波模值的旁瓣可能誤將大幅噪聲或大T波放大，標定為R波而導致誤檢。因此，本文將mexh小波與Fbsp利用MIT-BIHArrhythmiaDatabase的100號信號對檢測算法進行學習，改變小波參P波反映的是心臟左右心房興奮過程所引起的電位變化，T波反映的是心室激動的恢復過程，為心電自動分析提供了重要的特征信息，因此P波廣西大學碩士學位論文必電信號波形檢測算法研究a圖(4-3)為采用mexh小波對第100號心電信號進行小波變換在不同尺度下的分解系用此分解系數定位Q波和S波；第三行為尺度因子scale=8時的分解系數，作為R波檢4.2算法描述位又包括R波峰值點定位和QRS波群寬度檢測兩個方面。(1)計算復合小波系數WT,并檢測局部模極大值點。采用復頻域B樣條(Fbsp)小波對心電信號進行連續復小波變換，變換尺度為15,中心頻率為1.5,帶寬參數為2,將所對應的變換系數求模，所得值標識為WT1;以墨西哥帽(mexh)小波為小波基函數對心電信號進行連續小波變換，變換尺度為8,將(2)截取原始心電信號的一段數據進行算法學習，通過經驗設定R波波峰所對應的小波通過心電信號的自學習設定判別閾值：對其中一段心電信號的小波分解系數進行分析，計算這段小波系數中局部極大值的均值Vmm和最小值的均值Vmin,通過實驗設定R波的判別閾值，即為Vmx與Vmin差值的30%:(3)判定分解系數的局部極值點如大于判別閾值，則記錄峰值點位置，標識為一個R波根據心電周期參數設定不應期，即設定兩個R波峰值點之間的距離大于400ms。如檢測到的相鄰兩個極值點間距小于400ms,則對比兩個極值點系數值，保留幅值較(5)于原心電信號上精確校準，以實現R波的精確定位。點產生少量偏移，從而影響R波的定位精確度。因此，在利用小波系數確定峰值點后，在峰值點前后設定校正范圍，然后返回原心電信號的檢測區域進行定位，將信號幅值最大點標定為R波。如此可充分利用原信號的時域信息并降低時移偏差，提廣西大學碩士學位論文必電信號波形檢測算法研究4.2.2QRS波群寬度檢測QRS波群寬度是指QRS波群起點與終點之間的時間長度。Q波、S波是位于R波 (正向)前后兩個向下的波，如果存在Q波和S波，則QRS波群的起點為Q波起點，終點為S波終點，否則將R波的起點和終點作為QRS波群的起點與終點。Q波和S波幅值較小，分布于在信號頻譜中高頻段，低尺度的小波變換系數可很好地表征其波形特征，因此采用mexh小波的分解系數進行分析，其變換尺度為4,系數標定為WT3,可滿足檢測要求。由于QR、RS時限均小于100ms,確定Q、S波搜索范圍為R波前后100ms內。以下為Q、S波檢測流程，其中設R波為正向波：(1)精確定位R波后，設定Q波檢測窗寬度：距離R波峰值點前100ms內。(2)于檢測窗內尋找WT3的小波系數極小值，紀錄該點位置為Q波。(3)于原始信號定位：在模極小值附近對Q波波峰位置進行修正。(4)S波檢測窗為距離R波峰值點后100ms內，檢測流程與Q波一致。廣西大學碩士學位論文必電信號波形檢測算法研究(5)檢測在Q波峰值點前小波系數大于零的點記為Q波起點，在S波峰值點之后小波系(6)計算QRS波群寬度。設定Q波和S波檢測窗口模極小值點，記為Q波和S波于原始信號中定位校準之后的一個圓鈍波，兩者頻率在0.5~10Hz之內。采用小波變換方法對P波、T波進行檢測，根據信號頻譜特征可知應采用較大尺度進行小波分解，由聲以及低頻干擾。本文以mexh小波作為母函數進行小波變換，變換尺度為20,以此獲得的小波系數檢測P波和T波。對QRS波群準確定位后，根據心動周期特征確定檢測向前檢測P波，向后檢測T波。(1)精確定位QRS波群后，設定P波檢測窗寬度為：距離Q波起點前100ms內；T波(2)采用mexh小波進行變換，選擇尺度值為20,得到小波變換系數WT4。(3)在檢測窗口內尋找小波系數模極大值(設定R波為正向波),記錄極值點，即P波QRSQRS波群定位設定P波T波搜素窗口在搜索窗內檢測小波模極大值，記為P波和T波存儲P波和T波4.3仿真及實驗結果分析行性并評估其測性能，以此說明此檢測算法的優良性能。1)從MIT-BIH心律失常數據庫獲取心電數據，讀取數據文件2)編寫程序實現算法，確定小波母函數及其各項參數條小波的中心頻率fe、帶寬參數6,各小波變換尺度因子以及判別閾值，根據實驗結果3)檢測心電信號各波形，記錄各項實驗數據P波和T波，記錄每一項心電記錄的檢測結果，4)分析實驗結果利用檢測程序測試心電數據庫中的10個典型心電記錄，然后對心電信號各組成波形的定位結果進行分析。首先畫出其中幾個心電記錄特殊的定位效果圖，然后對這10個心電記錄的檢測結果進行統計分析，評估算法的性能。其中圖4-7為標準心電信號及其各小波系數WT、WT1及WT2;圖4-8至4-11分別為文件100、105、109、213的檢測效果圖，圖中紅點標出R波峰值點及Q、S波波峰。第100號記錄為標準心電信號，圖(4-7)為100號心電記錄的各小波變換系數：第三復合小波系數WT,經比較可知WT可更好地表征R波特征，因此作為R波定位的檢測法廣西大學碩士學位論文必電信號波形檢測算法研究圖(4-9)為第105號心電記錄的檢測效果圖，信號中包含部分噪聲干擾，圖中第一行為原心電信號，利用圓點標注QRS波群的定位結果，第二行為復合小波系數WT,WT在噪聲干擾出現的部分略有波動，但不影響R波的準確定位，可見算法檢測的穩定性較言圖(4-10)為第109號心電記錄的檢測效果圖，圖中第一行為原心電信號，由圖可看出信號中包含基線漂移，導致其復合小波系數WT產生部分偏移，但在本文的檢測策略可有效地改善該問題，仍能實現QRS波群的精確定位，信號中圓點為QRS波群定位結圖(4-11)包為含大量室性期前收縮的第213號心電記錄檢測效果圖，圖中第一行為原心電信號。對于包含病態波形的心電信號，其復合小波系數WT仍能良好地表征信號的時頻特性，QRS波群的定位結果采用圓點標注。喻喻廣西大學碩士學位論文心電信號波形檢測算法研究事圖(4-12)為采用mexh小波在尺度20上進行變換，對第103號心電記錄的P波和T準確定位P波和T波的可靠依據。部本文對于心電信號中各波形檢測所選取的變換尺度能有效地抑制各種噪聲和其他波形的不良影響，增強了目標波形的特征，從而正確識別心電心電信號準確分析和監護的基礎。由上述幾個典本文的檢測算法依然能夠對心電信號的各組成波形進利用MIT-BIHArhythmiaDatabase中的10幅時長約30分鐘的心電信號對文中的心(1)算法檢測準確率由表中數據可看出，單獨以墨西哥帽(mexh)小波為基本小波，利用其變換系數WT1進行QRS波群檢測，漏檢率略高；而采用復頻域B樣條(fbsp)小波的變換系數WT2進行QRS波群檢測，其誤檢率則稍高。相比之下采用復合小波系數WT檢測可獲得更高的準確率，證明了本文算法優良性能。如對于包含嚴重噪聲干擾的105號和包含病態波形的213號心電記錄，本文算法皆獲得了較為理想的檢測正確率；對于整個信號中包含基線漂移的第109號心電記錄，其檢測正確率為100%,說明該檢測算法能夠很好地抑制基線漂移對QRS波群定位的不良影響。實驗數據證明，本文算法對動態心電信號中所包含如基線漂移、工頻干擾和低頻偽跡等噪聲具有較強的抑制作用，能在信號波形差異較大的心電記錄中準確地提取心電特征。檢出檢出檢出QRS波個數正確率00000000060101110007利用小波變換進行心電信號的檢測算法有很多種，如表4-2中所示的文獻[50]~[53]分別采用了不同階次的樣條小波及高斯函數導數作為基本小波，以小波變換系數對QRS文獻[50](2007)文獻[51](2007)墨西哥帽小波文獻[52](2008)二次B樣條小波文獻[53](2009)高斯函數一階小波(2)算法定位精度與文中算法檢測出的R波峰值點位置進行對比，絕大部分R波定位準確，誤差在0~2個采樣點之間，即0~5ms,且誤差不產生累積，定位精度較高。(3)算法檢測速度長為30分鐘，包含650000個采樣點的心電記錄進行測試，實現QRS波群、P波和T7~10秒。本章詳細介紹了利用不同小波變換變換系數及檢測策略對心電信號的各個波形進行檢測的算法原理以及流程，以此進行程序設計及仿真計算，廣西大學碩士學位論文必電信號波形檢測算法研究驗數據來源，最后通過畫圖說明了各波形的檢測效果，以心律失常數據庫中的10個心電記錄進行算法驗證。實驗系統以個人計算機為硬件平臺，采用軟件MATLAB作為實現算法的工具，利用小波變換的多尺度分析對ECG信號的各個波形進行定位。經大量實驗數據表明，該檢測程序的獲得了較為理想的準確率，檢測精度高，運算速度較快，可滿足心電信號波形檢測的定位要求。5.1論文工作總結(2)對心電信號中各波形的進行頻譜分析，研究得出各波時頻帽函數相結合的方式進行檢測，變換尺度分別為15和8;Q波和S波為高頻低幅波，采用墨西哥帽小波的低尺度進行分析，尺度因子為4;P波和T波為低頻的圓鈍波形，以(3)現有基于小波變換的心電檢測算法一般以小波分解系數為檢測依據，舍棄了原信號的時域特征信息，而本文在基于小波定位后，充分利用信號(4)綜合上述幾種改進檢測算法的策略，采用C語言與MATLAB的小波工具箱進廣西大學碩士學位論文必電信號波形檢測算法研究行編程和系統仿真，實現了對動態心電信號的快速檢測算5.2未來工作展望心電自動分析與診斷技術是未來心電診斷的須基于良好的心電檢測技術和心電信號自動分類與識別技心電實時檢測算法可實現波形的正確識別與特征號波形檢測方法上的不足，取得了良好的效果。但就心(1)加強心電信號檢測算法的抗干擾能力，提高各波形定位精度。目前關于利用小波變換對心電信號進行波形檢測的研究大部分集中于對QRS波群的定位，而對于其它特征波形的檢測技術則不夠成熟，如對低頻低幅的P波和T波的檢測技術尚待提高。(2)如何在準確的心電信號波形定位和特征信息提取的基礎上，實現有效的特征描述和波形分類是心電自動分析和診斷系統的重點和難點所在。要小波變換作為一個具有時頻分析特性的數學方法在心電檢測與心律失常分類上具有準[1]朱凌云.移動心電監護系統ECG信號的只能監測與分析方法研究[D].重慶：重慶大[2]顏彥.應用于穿戴式生理參數監護系統的ECG信號處理算法在DSP器件上的實現[3]蘇麗.遠程心電監護診斷系統心電信號處理方法研究[D].哈爾濱：哈爾濱工程大學，[4]S.S.Mehta,N.S.Lingayat.Identificationof[J].ExpertSystemswithApplication,2009,36:820/new/658a663aa2009/200925zhuqia8324.shtml,2/new/658a663aa2009/200925zhuqia83424.shtml,2[7]Sung-NienYu,Ying-HsiangChen.Elewavelettransformationandprobabilist[9]蘇麗，趙國良，李東明.心電信號QRS波群檢測算法研究[J].哈爾濱工程大學學[10]陳迪虎，張賓，楊圣.基于差分方法的QRS波檢測[J].生物醫學工程學雜志，2008,[11]劉金江，王春光，孫即祥.小波包分析和形態學濾波相結合的心電圖QRS波群定位[12]趙志華.基于形態小波的QRS波檢測算法[J].計算機工程與應用，2007,43(13):[14]S.C.Saxena,V.KumarandS.T.HamdMedicalEngineering&Technology[J],2002,26(1):7-15[15]S.C.Saxena,V.Kumar,S.T.Hamde.Featureextraction[16]P.JafariMoghadamFard,M.H.Morradi,M.R.TajvdetectionusingHybridComplexWavelet(HCW)[J].Intern[17]Chia-HungLin,Yi-Chuncardiacarrhythmiasrecognition[J].Ex[19]MamumB.I.Reaz,MuhammadI.IbDetectQRSComplexUsingBackpropagationNeuralNetwork[],ProcWSEASInternationalConferenceonNe[20]李向軍.一種基于經驗模式分解的心電QRS波檢測方法[J].電子科技大學學報，[23]SkordalakisE.SyntacticECGprocessing:Areview.Pattem[24]楊國明，聶志偉等.用小波變換結合神經網絡檢測ECG信號的P波[J].生物醫學工[25]ChenXiaoming,LiJinsen.PwaveschaJournalofBiomedicalEngineering.1997,6(3):171