【正文】 基線漂移 算法分析 [13] 本設(shè)計(jì)將小波變換這種具有的時(shí) 頻定位特性方法運(yùn)用于心電信號(hào)的基線矯正，利用小波變換多尺度多分辨的特點(diǎn)，將心電信號(hào)進(jìn)行多尺度小波分解，河南科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 14 由于基線漂移的主要成分為緩變趨勢(shì)分量，在小波分解中會(huì)直接顯現(xiàn)于某較大的尺度下，只要在重構(gòu)過(guò)程中將這一尺度下的分量直接去除，即可實(shí)現(xiàn)基線矯正，這種方法同時(shí)還可將測(cè)量中引入的直流分量一并去除，而且對(duì)于信號(hào)的形式及變化不敏感，因此是一種簡(jiǎn)單有效的去除基線漂移方法。任一尺度的逼近信號(hào) 1?jA ，均可表示成下一尺度的逼近信號(hào) jA ，和細(xì)節(jié)信號(hào) jD 之和，即 jjj DAA ???1 ，從 式中可以看出，從尺度 j2 移到下一個(gè)更小的尺度 12?j 時(shí)，對(duì) jA 來(lái)說(shuō)增加了由 jD ，給出的一些細(xì)節(jié)。 設(shè) ??tkj,? 為具有低通濾波特性的尺度函數(shù)，要求它的級(jí)數(shù)展開(kāi)式系數(shù)， 即? ? ? ? ? ? 1, ????? ?? ??????? dttdtttff ??? 。用尺度的觀點(diǎn) (也就是層次的觀點(diǎn) )分析各種信號(hào)時(shí)，超過(guò)某一特定的尺度 (例如 0j )后，細(xì)部特征就不再起作用，這時(shí)可將 上 式以尺度 0j 為界限分成兩部分， 0j 以下各尺度作為細(xì)化特征的近似； 以上的各尺度用于基本特征的 0j 提取。 離散小波變換 (DWT) 在每一個(gè)尺度上計(jì)算小波系數(shù) wf (a,b)具有相當(dāng)大的工作量，會(huì)產(chǎn)生出太多的數(shù)據(jù)。對(duì) ??t? 的拉伸與平移得到?????? ?abta?1 ， ???F ， ??t? 為 ??tf , ??t? 的傅氏變換 ， a0為尺度因子，將 ??t?做拉伸時(shí)， a越大， ??????at?越寬， b為窗口移動(dòng)的距離，由于 a,b,t均 連續(xù)，所以此小波變換也稱連續(xù)小波變換 CWT( Continue Wavelet Transform)。 167。小波的提河南科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 12 出先是取得了應(yīng)用成果，再形成理論，最后在應(yīng)用領(lǐng)域全面鋪開(kāi)，因此更具有實(shí)用價(jià)值。從原則上講，凡傳統(tǒng)使用傅立葉分析的地方，都可以用小波分析來(lái)代替。 167。小波函數(shù)也像其它函數(shù)一樣受到這種理論的限制，然而小波函數(shù)允許在此限制下盡可 能地設(shè)計(jì)出高效率的濾波器 ， 小波去 噪的原理是把帶有噪聲的測(cè)量信號(hào)進(jìn)行小波分解，由于信號(hào)與噪聲在小波變換下的行為各不相同，二 者可以被分離出來(lái) ， 把那些屬于噪聲的小波系數(shù)置為 4，剩余的部分進(jìn)行小波 重構(gòu)得到?jīng)]有噪聲的信號(hào)。在初始條件給定的條件下，其演化時(shí)間將在幾個(gè)乘法周期內(nèi)完成 ， 基于硬件的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)濾波器會(huì)大大提高自適應(yīng)濾波器的時(shí)效性。 自適應(yīng)相干模板法 鑒于自適應(yīng)濾波器對(duì)工頻干擾有很強(qiáng)的抑制作用，根據(jù)心電信號(hào)與工頻河南科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 11 干擾各自的特點(diǎn)，可以利用信號(hào)的相干特性用原始輸入信號(hào)本身建立自適應(yīng)的干擾信號(hào)模板，再?gòu)脑驾斎胄盘?hào)中減去干擾信號(hào)模板，從而達(dá)到濾除干擾信號(hào)的目的但是在生理電信號(hào)檢測(cè)中，有些干擾雖然重復(fù)出現(xiàn)， 但并不是像工頻干擾那樣具有嚴(yán)格的周期性，采用自適應(yīng)相干模板法去除這種干擾的困難是這種重復(fù)干擾的周期并不穩(wěn)定，缺少明顯的使干擾波形同步的時(shí)間基準(zhǔn)點(diǎn)，干擾每次出現(xiàn)的幅值也不確定，所以效果不是很理想。 數(shù)字濾波技術(shù) [10]包括以下幾種方法 ： Levkov濾波 1984年 ， Levkov首先提出對(duì)心電信號(hào)的線性段和非線性段采用不同處理方式的數(shù)字濾波法。為了減少干擾，通常在硬件上采取合理的屏蔽和接地、提高電路的共模抑制比，設(shè)置模擬濾波器 ，縮小導(dǎo)聯(lián)線所形成的環(huán)路區(qū)域，采用性能優(yōu)良的器件和浮地跟蹤電路 ， 電隔離等措施 [ 9]。 目前，濾波器設(shè)計(jì)方面包括硬件濾波技術(shù)和數(shù)字濾波技術(shù)。 如果將噪聲看成是一個(gè)普通的信號(hào)，并對(duì)它進(jìn)行分析，則有三個(gè)主 要的特征需要注意，即相關(guān)性、頻譜和頻率分布。 常用的濾波方法 心電信號(hào)主要的干擾及噪聲為工頻干擾、肌電干擾、呼吸波干擾及人體動(dòng)作引起的基線漂移等。 由以上 ECG噪聲和干擾 可見(jiàn)，其噪聲和干擾存在頻帶寬，幅度大的特點(diǎn)，河南科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 10 若不對(duì) ECG信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，將嚴(yán)重影響心電的測(cè)量與參數(shù)計(jì)算。這種干擾一般比較微弱，可認(rèn)為是零均值帶限高斯 噪聲的瞬時(shí)突發(fā) ， 心電信號(hào)中肌電干擾主要由骨骼肌產(chǎn)生，在測(cè)量身體原發(fā)性顫動(dòng)、肢體障礙的殘疾人、兒 童以及受傷的病人等條件下獲得的心電信號(hào)中，肌電信號(hào)是相當(dāng)明顯的 ， 它的頻率范圍很寬，一般在 2500Hz之間，表現(xiàn)為不規(guī)則的快速變化波形 ， 由于肌電的頻譜較寬，而且又與心電的頻譜混在一起，故很難用一般常規(guī)的方法將其與心電分開(kāi)。因?yàn)槊總€(gè)導(dǎo)聯(lián)記錄的心動(dòng)周期數(shù)較少，在短時(shí)間內(nèi)其頻率成分基本不變 ，其頻率也處于絕大多數(shù)生理變量的頻帶范圍內(nèi)， 提高抗工頻干擾能力也是從事生物醫(yī)學(xué)工程人員所要追求的目標(biāo)。 ECG 信號(hào)的噪聲與干擾分析 心電信號(hào)作為心臟電活動(dòng)在人體體表的表現(xiàn)，信號(hào)一般比較微 弱，幅度在 lout/ 5mv,頻率為 100Hz[9]。 本章 主要 討論干擾的來(lái)源及減少和消除的辦法。 名稱 時(shí)間（ s） 基波頻率（ Hz） 二次諧波（ Hz） 10 次諧波（ Hz） P QRS T ～ ～ ～ 8～ 5 10～ 6 ～ 16～ 10 20～ 12 5～ 80～ 50 100～ 60 25～ 13 表 21 正常心電波的頻譜 針對(duì)不同的波段，把心 電信號(hào)采集到之后，由于心電信號(hào)是比較微弱的，所以要對(duì)其進(jìn)行放大 ， 同時(shí)，它還包含著噪聲、工頻等多方面的干擾信號(hào)，所以要對(duì) 其進(jìn)行濾波 ， 這樣就可以得到 所要的心電信號(hào)了。當(dāng) QRS 波 中出現(xiàn)小切跡線或挫折 線 時(shí) ， 頻率范圍可達(dá)（ 40～ 70） Hz,偶爾可達(dá) 200Hz,而 S－ T 段幾乎平直 ， 從頻譜分析可知 ， 大約在 Hz～ 之間。表 21 給出的是正常心電波形的頻譜 ， 從表中可以看出 ，頻譜范圍一般在 Hz～ 20Hz 內(nèi)。 心電 信號(hào) 頻率 分析 心電信號(hào)的采集，是通過(guò)導(dǎo)聯(lián)把心臟的電壓信號(hào)采集到儀器 內(nèi)，但是，在心臟的不同 部位心臟起搏 的電壓是不同的， 在不同的部位，它的電壓信號(hào)是對(duì)相對(duì)應(yīng)的波段體現(xiàn)的比較精確，人體心電波形并不是單一頻率的 ， 而是可以分解成不同頻率 ， 不同比例的正弦波成分。因此，準(zhǔn)確識(shí)別心電圖中各個(gè)波的起始 點(diǎn)，精確計(jì)算各個(gè)參數(shù)，具有十分重要的意義。 心率 ： 每分鐘內(nèi)出現(xiàn)的心動(dòng)周期次數(shù)，計(jì)算公式為 ： 每分鐘心率 (次/min )= 60/(RR間期 )， 其中 RR間期代表一個(gè)心動(dòng)周期，為兩個(gè) R峰的間隔，以秒 (s)為單位 ， 可用于診斷 心 率不齊。 QT間期 ： 從 QRS波起始至 T波 末的時(shí)間，代表自心臟除極至復(fù)極結(jié)束的全過(guò)程時(shí) 間，其長(zhǎng)度受除極時(shí)間及復(fù)極時(shí)間的影響 ， QT間期的長(zhǎng)短反映了心率的快慢。其異常通常有 ST段壓低和 ST段抬高兩種 ： 第一種可用于診斷心室肥大、束支傳導(dǎo)阻滯等 ； 第二種可用千診斷急性心肌梗塞等。 QRS波群 ： 典型的 QRS復(fù)合波包括三個(gè)緊密相連的波 ， 第一個(gè)向下的負(fù)波叫 Q波 ， 緊接其后的是一個(gè)快速向上的正波為 R波 ， R波后又是一個(gè)向下的負(fù)波， S波 ， QRS波是雙側(cè) 心室在除極過(guò)程中產(chǎn)生的電位差傳導(dǎo)至體表后在體表所形成的電位差值， 其時(shí)間間期一般在 ， 出現(xiàn)異常的 Q波可用于診斷心房擴(kuò)大、心室肥大、心肌梗塞等病癥 ， 各個(gè)導(dǎo)聯(lián)出現(xiàn)的 R波形可能各有不同，出現(xiàn)異常的 R, S波形可判別心肌炎、過(guò)度肥胖等病癥 ， QRS波的形態(tài)、振幅、時(shí)間 所包含的心臟信息極為豐富，迄今仍有大量的有用信息尚未被認(rèn)識(shí)，有待進(jìn)一步探討。心臟的激動(dòng)起源于竇房結(jié)，最先傳到心房，使之激動(dòng) ， 所以 P波是心電圖中最先出現(xiàn)的波。心電信號(hào)振幅的大小一般為 louv(胎兒 )5mV(成人 )， 頻率分量主要分布在 100Hz以下，一般在 130Hz之間，這就是我們?cè)诓杉吞幚硇碾娦盘?hào)時(shí)所必須考慮的通頻帶。各波段都具有一定的生理意義，例如， P波對(duì)應(yīng)于心房收縮的開(kāi)始 ， R波對(duì)應(yīng)于 心室收縮的開(kāi)始，而 T波則反映心室擴(kuò)張的開(kāi)始。 167。河南科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 6 第二章 心電 信號(hào) 的特征參數(shù) 及分析 心電圖 ( ECG)是現(xiàn)代醫(yī)學(xué)用以診斷心臟疾病的重要工具之一，它對(duì)某些疾病尤其是心血管疾 病的診斷具有重要意義。 167。心電圖自動(dòng) 診斷可以將醫(yī)務(wù)人員從煩瑣的圖形識(shí)別和數(shù)據(jù)處理中解脫出來(lái)，大大提高工作效率。裝配了微處理機(jī)的心電自動(dòng)分析裝置大大提高了心電數(shù)據(jù)處理的速率和一致性，并增加了心律監(jiān)護(hù)的種類和提高了監(jiān)護(hù)準(zhǔn)確率，這在很大程度上使護(hù)理人員從繁重的數(shù)據(jù)處理中解脫出來(lái) [6]。經(jīng)過(guò)許多人的努力，到了七十年代中期，一些心電自動(dòng)分析程序從實(shí)驗(yàn)室投入臨床應(yīng)用。六十年代初， Caseres驗(yàn)證了用計(jì)算機(jī)進(jìn)行常規(guī) 12導(dǎo)聯(lián) ECG分析的可行性，開(kāi)發(fā)了利用測(cè)得的平均 ECG參數(shù)進(jìn) 行波形模式識(shí)別的程序。五十年代末以來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人們開(kāi)始了對(duì)心電自動(dòng)分析技術(shù)的研究。由于世界上心臟疾病的發(fā)病率和死亡率逐年上升，引起人們對(duì)心電監(jiān)護(hù)的重視 。 心電 信號(hào) 自動(dòng)分析技術(shù) 的發(fā)展與現(xiàn)狀 從 1903年著名的心電圖之父 WilliamE inthoven根據(jù)前人的許多研究成果，研制成了第一部用于監(jiān)護(hù)心臟電位的心電圖機(jī)至今已有近百年的歷史 [6]。 （ 3） 心電圖對(duì)心臟病的病因不能做 出診斷。 心電圖臨床檢查的局限性 （ 1） 某些心電圖改變并無(wú)特異性，同樣的心電圖改變可見(jiàn)于多種情況，如左室增大可見(jiàn)于高血壓病、主動(dòng)脈瓣關(guān)閉不全、冠心病等。 心電圖是檢出和診斷心律失常的有效方法，可以確定心律失常的頻數(shù)和類型及 分級(jí)，有助于心律失常的定量和定性診斷，評(píng)估病情的嚴(yán)重性 ，從而協(xié)助臨床診斷 ,解釋各種心臟病引起的 心電圖的變化，有助于了解和研究心律河南科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 4 失常的發(fā)生機(jī)理和變化情況，如持續(xù)時(shí)間、演變趨勢(shì)和規(guī)律以及預(yù)后判斷等 。但也和其他輔助檢查方法一樣，心電圖也有其局限性。 心電 信號(hào) 臨床應(yīng)用價(jià)值 從 1903年 Willem Einthoven應(yīng)用弦線式心電圖機(jī)記錄到圖形清晰、可供臨床應(yīng)用的心電圖，至今已一百年了。目前，心電信號(hào)的濾波已達(dá)較高水平，但是自動(dòng)檢測(cè)與自動(dòng)診斷技術(shù)還不成熟，診斷效果與專家還有一 定的差距，所以，心電信號(hào)的分析與處理仍是當(dāng)前研究者的一個(gè)熱點(diǎn)課題之一。 心電信號(hào)是人類最早研究并應(yīng)用于醫(yī)學(xué)臨床的生物電信號(hào)之一，它比其它生物電信號(hào)更易于檢測(cè)，并具有較直觀的規(guī)律性。但是現(xiàn)代信息處理技術(shù)和計(jì)算 機(jī)技術(shù)提供了有力的研究工具 。河南科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 3 第一章 緒論 生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理是生物醫(yī)學(xué)工程中一個(gè)發(fā)展迅速的領(lǐng)域，它不但提供生物機(jī)體的各種有關(guān)數(shù)據(jù)，以提高醫(yī)學(xué)診斷的科學(xué)性，還為探索人類自身和生命的奧秘提供了有力的工具，其作用 已 從醫(yī)學(xué)、生物學(xué)等領(lǐng)域擴(kuò)展到研究人類的各學(xué)科。但是，對(duì) U 波的分析，和 S—T 段的分析還是很茫然。 在這些處理的方法中，目前的手段多是應(yīng)用小波變換，通過(guò)時(shí)域結(jié)合頻域?qū)π碾娦盘?hào)進(jìn)行分析處理 [3]。隨著小波理論的建立和發(fā)展， 人們 開(kāi)始將基于時(shí) 頻分析的小波變換運(yùn)用到了心電信號(hào)的分析中，并取得了很好的效果 [3]。特別是在心電圖特征提取的方法的研究上，多采用時(shí)域分河南科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 2 析或者是單一的頻域分析方法來(lái)研究心電信號(hào)。心電圖的研究技術(shù)早已經(jīng)引起國(guó)內(nèi)外科研和醫(yī)療單位的重視，雖然起步很晚，但是發(fā)展的速度很快，在心電圖形的分析方面，還不是十分的完整 [2]。隨著社會(huì)的發(fā)展，逐步出現(xiàn)心電圖機(jī)自動(dòng)分析儀。目前我國(guó)絕大多數(shù)的醫(yī)院都使用不帶自動(dòng)分析功能的心電圖機(jī)，此類儀器存在以下不足：、自動(dòng)分析、自動(dòng)診斷、自動(dòng)打印報(bào)告；人工測(cè)量的精度較低，人工出報(bào)告的時(shí)間較長(zhǎng)，效率較低。針對(duì)這種現(xiàn)狀，本設(shè)計(jì)圍繞 “心電信號(hào)預(yù)處理 ”、 “心電波形檢測(cè)與定位 ”、 “心電特征 提取與選擇 ”和 “心電信號(hào)自動(dòng)分類與識(shí)別 ”四個(gè)方面的關(guān)鍵技術(shù)展開(kāi)研究 [1]。心電 (圖 )信號(hào)自動(dòng)分析與診斷系統(tǒng)的研究?jī)?nèi)容廣泛，涉及的基礎(chǔ)理論和關(guān)鍵技術(shù)繁多，是一個(gè)多學(xué)科交叉的龐大課題。心電分析通常完全由醫(yī)生來(lái)完成，閱讀長(zhǎng)達(dá)數(shù)小時(shí)或數(shù)十小時(shí)的心電圖無(wú)疑是一項(xiàng)極其費(fèi)時(shí)費(fèi)力的工作，計(jì)算機(jī)輔助的心電分析系統(tǒng)的出現(xiàn)在幫助醫(yī)生及時(shí)、準(zhǔn)確地診斷心血管疾病方面具 有重要的意義。人們對(duì)心電信號(hào)的研究已經(jīng)有了 100 年的歷史，直到現(xiàn)在，仍然是研究的熱點(diǎn)之一。 結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) .............................................................................. 28 167。 心電的自動(dòng)診斷分析 ......................................................... 26 167。 T 波的檢測(cè) ................................................................. 25 167。 P、 T 波的檢測(cè) ..................................................................... 24