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文檔簡介
1、心電(ECG)信號的智能處理是目前研究的熱點問題,因為心血管疾病正嚴重威脅著人類的健康,成為人類健康的殺手,而 ECG檢查是診斷心血管疾病的重要方法。實現(xiàn) ECG的智能處理可以有力地促進醫(yī)療事業(yè)的發(fā)展,提升人們的健康水平,對心臟疾病的診斷有重要的意義。目前,智能處理在 ECG信號中的研究還存在諸多的不足,主要體現(xiàn)在信號的預處理、特征點的檢測、ECG信號的分類等方面。本文在前人研究的基礎上,主要對以上三個方面的智能處理進行了研究,主要的研
2、究工作和創(chuàng)新點如下:
ECG信號預處理的研究。ECG信號的預處理是基礎,也是關鍵步驟,信號中的噪聲主要有工頻干擾、基線漂移、肌電干擾。根據這幾種噪聲的特點,提出了基于形態(tài)學和小波的濾波方法。實驗結果表明,該方法能夠較好地濾除信號中的噪聲。
ECG信號特征點檢測的研究。特征點的檢測是心律失常分類診斷的重點和難點,因為ECG信號很復雜,檢測的精度影響分類的結果。其中QRS波的檢測最為關鍵,是其他特征點檢測的基礎,采用了基
3、于形態(tài)學的自適應閾值法來檢測QRS波。實驗結果表明,用該方法來檢測R波的效果較好。
心律失常分類診斷的研究。提出了基于模板匹配的支持向量機的分類方法,主要針對四種常見的心律失常心拍以及正常心拍進行分類研究,該方法中的模板寬度會隨信號的變化而不斷更新,并且模板庫中的信號會發(fā)生變化,增加了形態(tài)差異較大的信號,分類結果較好。
本文算法的設計都是以Matlab為平臺的,用MIT-BIH心律失常數(shù)據庫的部分數(shù)據來評價算法的性能
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