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文檔簡介
1、隨著全球人口老齡化趨勢加強(qiáng),如何妥善解決空巢家庭中老年人的養(yǎng)老保障問題,將成為全人類共同面對的課題,面對這一社會問題,開發(fā)家庭服務(wù)機(jī)器人迫在眉睫,而多參數(shù)監(jiān)護(hù)系統(tǒng)是家庭服務(wù)機(jī)器人的一個重要研究內(nèi)容。心電信號中包含著人體最基本、最重要的生理信息,是診斷心血管疾病的重要依據(jù),并且心電圖技術(shù)具有操作簡單、無創(chuàng)、易閱、重復(fù)性好等特點(diǎn),故而心電成為多參數(shù)監(jiān)護(hù)系統(tǒng)的主要監(jiān)護(hù)內(nèi)容。作為國家863計(jì)劃資助項(xiàng)目“智能敏捷家庭助理機(jī)器人平臺”的一個子課題,
2、本文設(shè)計(jì)了一套基于虛擬儀器的十二導(dǎo)聯(lián)心電信號采集和分析系統(tǒng),最后將采集到的信號和初步分析結(jié)果發(fā)送給機(jī)器人。主要研究內(nèi)容包括:
⑴基于USB總線即插即用、接口簡單、傳送速率高的特點(diǎn),本文選擇了USB數(shù)據(jù)采集卡來采集十二導(dǎo)聯(lián)心電數(shù)據(jù),采用北京阿爾泰公司的USB2821卡,直接和計(jì)算機(jī)的USB接口相連,并在LabVIEW平臺上通過調(diào)用動態(tài)鏈接庫來編寫應(yīng)用程序,實(shí)現(xiàn)上位機(jī)和下位機(jī)的數(shù)據(jù)傳送。
⑵針對心電信號極其微弱、
3、背景噪聲較強(qiáng)的特點(diǎn),本文采用了基于小波變換的預(yù)處理算法,并對現(xiàn)有的閾值處理方法進(jìn)行了改進(jìn),選擇了最優(yōu)小波基和最佳分解層數(shù),對不同層的小波系數(shù)采用不同的閾值處理方法,有針對性的去除心電信號中的基線漂移、工頻干擾和肌電干擾等主要噪聲。
⑶在對信號進(jìn)行預(yù)處理的基礎(chǔ)上,本文首先提出了基于單導(dǎo)聯(lián)的特征提取方法,本算法對Mallat算法進(jìn)行了改進(jìn),去掉了其中的二抽樣,采用多孔算法對信號進(jìn)行小波變換,通過查找小波系數(shù)中的模極值對來對R波
4、進(jìn)行定位,并采用一系列補(bǔ)償策略來提高檢測的準(zhǔn)確率,最后用MIT-BIH心律失常數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)對本算法進(jìn)行了評估。
⑷由于單導(dǎo)聯(lián)的特征提取方法存在一定缺陷,本文又提出基于小波熵的多導(dǎo)聯(lián)特征提取方法,先對信號進(jìn)行主成分分析,降低信號維度,對降低維度后的信號進(jìn)行小波變換,根據(jù)小波熵的峰值個數(shù)和方差等對信號進(jìn)行類周期分類,進(jìn)而確定R波的位置,最后采用St. Petersburg心律失常數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)對算法進(jìn)行了評估。
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