【正文】 值的確定 對(duì)于非線性小波變換閾值法消噪， 關(guān)鍵的是閾值的選擇。 硬閾值方法保留了所有大于閾值的細(xì)節(jié)，因而能夠有效地保留信號(hào)中突變信息，但其缺點(diǎn)在于有可能把某些大于閾值餓噪聲也當(dāng)作有用的細(xì)節(jié)而保留下來，致使濾波得到的信號(hào)可能出現(xiàn)毛刺 。 半軟閾值方法首先基于硬閾值算法，保留所有大于上界閾值的細(xì)節(jié)，剔除所有小于下界閾值的細(xì)節(jié)，然后對(duì)介于上界閾值和下界閾值之間的細(xì)節(jié)作收縮處理，這種方法不但保留了大突變的信息，而且能夠部分地保留小突變信息，當(dāng)然同時(shí)會(huì)不可避免地把某些噪聲的細(xì)節(jié)當(dāng)作突變的信息保留下來。理論上一般認(rèn)為軟閾值法、半軟閾值法較硬閾值法合理些，因?yàn)樾盘?hào)的每個(gè)小波系數(shù)均被噪聲污染了，如果系數(shù)的絕對(duì)值小于閾值可能僅是 噪聲，若大于閾值，應(yīng)該去掉噪聲那部分。 167。 河南科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 16 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 0 . 8 0 . 6 0 . 4 0 . 200 . 20 . 40 . 60 . 81時(shí)間 t/s電壓 V/mV原始信號(hào) 圖 31 含有噪聲的原始心電信號(hào) 如圖 32所示，將獲取的正常心電數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視的圖像，在信號(hào)中，包含有很多的毛刺，這些毛刺就是噪聲，為了能得到效果清晰的結(jié)果，就必須對(duì)其進(jìn)行濾噪。 消噪的步驟 (1) 選擇小波函數(shù)和小波分解的層次，計(jì)算心電信號(hào)到第 N層的小波分解。 (3) 根據(jù)第 N層的低頻系數(shù)和從第 1層到第 N層的經(jīng)過修改的高頻系數(shù)，對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)。 輸入?yún)?shù) tptr為閾值選擇標(biāo)準(zhǔn)，在設(shè)計(jì)時(shí)經(jīng)過分析比較，使用了 Stein的無偏似然估計(jì)原理得到自適應(yīng)閾值。 輸入?yún)?shù) scal規(guī)定了閾值處理隨噪聲水平的變化，其值在本設(shè)計(jì)中選為mln，根據(jù)每一層小波分解的噪聲水平估計(jì)進(jìn)行調(diào)整。 河南科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 18 第四章 波形檢測(cè)及 診斷分析 心電圖的 QRS波群、 P波、 T波包含了人體心臟的豐富信息，它的識(shí)別的好壞對(duì)臨床診斷具有重要意義。 167。 模式法 把 QRS波分解成一系列的模式，每個(gè)模式的特征參數(shù)用一組符號(hào)表示，當(dāng)檢測(cè)信號(hào)的符號(hào)構(gòu)成的序列符合序列時(shí)，定為 QRS波 ， 這種方法避免了前一種方法對(duì)小型變異大而參數(shù)變化不大的 QRS波的錯(cuò)誤識(shí)別，但分析速度較慢 。 近年來發(fā)展起來的小波變換 (WT, Wavelet Transform)技術(shù)，在提高 QRS波檢測(cè)算法的抗干擾性方 面取得了較好的結(jié)果。 適當(dāng)選擇基本小波，可使小波在時(shí)、頻 域都具有表征信號(hào)局部特征的能力 [16]， 形象地講，小波變換有 “變焦距 ”的功能，在高頻部分，它有 “顯微 ”能力，這一特點(diǎn)在處理突變信號(hào)時(shí)很有用，保證了 WT應(yīng)用于 QRS波檢測(cè)的可行性 ， 該技 術(shù)利用信號(hào)在不同尺度 (頻段 上的不同分河南科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 19 布，來檢測(cè) QRS波，該方法還可以檢測(cè) P波和 T波等其他參數(shù)。用小波變換方法檢測(cè) QRS波具有以下一些特點(diǎn) ： （ 1） 由于小波變換 ? ?nfWi2 能代表信號(hào)不同頻道上的分 量 ，在 S= 32 的尺度上，高頻噪聲有很大衰減，而基漂、高 P波高 T波等容易造成誤判的低頻成分 在 S= 32 尺度上較小，檢測(cè)該尺度上的小波變換大大提高了 QRS波檢測(cè)率。 167。關(guān)于 QRS波檢測(cè)的方法，已有不少研究成果，但是各種方法均有不足之處，因?yàn)楦鞣N類型噪聲 (如肌 電干擾 、 基線漂移、工頻干擾等 )的影響以及心電信號(hào)自身波形的復(fù)雜性和人生理上的變異性，都使 QRS波的精確檢測(cè)有很大的困難。即利用二進(jìn)樣條小波對(duì)信號(hào)按 Mallat算法進(jìn)行變換，從二進(jìn)小波變換的等效濾波器的角度，分析心電信號(hào)在不同尺度 (頻段 )上的不同分布，其中 QRS波在 32?S 尺度上有最大的能量分布。同時(shí)為防止誤判和減少漏判，提高 QRS波的檢測(cè)正確率，采用動(dòng)態(tài)的 閾 值計(jì)算方法對(duì) QRS波進(jìn)行快速?gòu)?fù)檢，補(bǔ)漏去偽。在復(fù)檢過程中同時(shí)結(jié)合人體生理特征，運(yùn)用綜合檢測(cè)策略，從這方面來進(jìn)一步補(bǔ)漏去偽。 河南科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 20 尺度 頻率范圍（ Hz） S= 12 ～ S= 2 18～ S= 32 8～ 27 S= 42 4～ S= 52 2～ 表 41 心電信號(hào)各尺度與頻率對(duì)應(yīng)表 在 P波和 T波檢測(cè)方面 分析 在 P波的檢測(cè)方面，在 ECG的 解釋中， P波的檢測(cè)是一個(gè)既重要又困難的工作。檢測(cè) P波的困難在于它與大幅度的 QRS波比較臨近且是非平穩(wěn)的，在時(shí)頻分布中， P波表現(xiàn)為振蕩式樣，它的特征主要有兩個(gè)不同的成分確定。在時(shí)頻分析中利用 WignerVille分布，可明顯得到 P波的位置。本文 中 T波在 42?S 尺度下運(yùn)用極大值對(duì)與原始心電信號(hào) T波的起點(diǎn)、終點(diǎn)、及峰值點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系的縱向尺度檢測(cè)外，增加了橫向尺度檢測(cè)機(jī)制 [20]。 167。 QRS波為高幅波，但是由于干擾和個(gè)體差異，卻容易造成誤判和漏判。目前，小波變換已在上述各領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用。 R 波的檢測(cè)方法 R波的檢測(cè)是其它各波的基礎(chǔ)， R波的檢測(cè)是整個(gè)心電信號(hào)的最關(guān)鍵部分 ， 因?yàn)榇蟛糠值募膊《寄軓?R波上反應(yīng)出來 ， 對(duì)于 R波檢測(cè)已做了不少的研河南科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 21 究工作，在眾多問題中最最關(guān)鍵性的問題就是準(zhǔn)確性的問題。 如前所知 ， 用二次樣條小波濾波器進(jìn)行 ECG信號(hào)分解后， ECG信號(hào)的高頻噪聲主要落在 j=1,2的較小的尺度上，低頻分量主要落在 j=5或更大的尺度上， 在 j=3尺度上 R波具有最大的小波變換幅度 [ 21]。對(duì)于二進(jìn)制的小波變換，信號(hào)的奇異點(diǎn)在較小的尺度上對(duì)應(yīng)小波變換的模極大值點(diǎn)。而在其他尺度上信號(hào)的奇異點(diǎn)與相應(yīng)的模極大值對(duì)的零交叉點(diǎn)則有 212?j 的偏移量 。同理可以檢測(cè)出 Q波、 S波 [22]。 河南科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 22 500 1000 1500 2020 2500 3000 3500 4000024E C G 信號(hào)及其在 j = 1 , 2 , 3 , 4 尺度下的小波系數(shù)500 1000 1500 2020 2500 3000 3500 4000202d1500 1000 1500 2020 2500 3000 3500 4000 0 . 4 0 . 200 . 20 . 40 . 6d2500 1000 1500 2020 2500 3000 3500 4000101d3500 1000 1500 2020 2500 3000 3500 4000202d4 圖 41 小波的信號(hào)分解圖 在圖 41中，將心電信號(hào)分解為尺度 d d d d4，在各尺度下，都對(duì)應(yīng) 了信號(hào)的分解信息。圖 41是在尺度 3上的模極大值點(diǎn)。 河南科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 24 167。 Q波和 S波是高頻低幅的，它們的能量主要集中在小尺度上 [22]， 所以檢測(cè)QRS波的開端與尾端選擇在 12 尺度上 ， 在 12 尺度上我們可以看出 Q波對(duì)應(yīng)著這樣的模極大值的位置，這個(gè)模極大值和一個(gè)負(fù)極大值成一對(duì)，且它的過零點(diǎn)則是 R峰的位置，而這個(gè)模極大值的位置就是 Q波的位置 ， 同理在 R峰的右側(cè)，負(fù)極大值的位置就對(duì)應(yīng)著 S波的位置 [24]。 0 0 . 5 1 1 . 5 2 2 . 5 3 3 . 5 4 0 . 100 . 10 . 20 . 30 . 40 . 50 . 6I n t e g r a t e d d a t a w i t h s c a n b o u n d a r i e s o v e r s c a l e d E C GInt ECG 圖 45 QRS波的檢測(cè)位置圖 167。 P 波的檢測(cè) 在 P波的檢測(cè)方面，在 ECG的解釋中， P波的檢測(cè)是一個(gè)既重要又困難的工作。檢河南科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 25 測(cè) P波的困難在于它與大幅度的 QRS波比較臨近且是非平穩(wěn)的，在時(shí)頻分布中， P波表現(xiàn)為振蕩式樣，它的特征主要有兩個(gè) 不同的成分確定 [ 23]。 時(shí)間 t/s頻率 f/Hz0 . 1 0 . 2 0 . 3 0 . 4 0 . 5 0 . 6 0 . 7 0 . 8051015202530 圖 46 正常人的心電信號(hào)的互 Wigner_ville分布 在圖中可看出在 ～ ，這預(yù)示了 P波的位置。 T 波的檢測(cè) T波反映了晚期心室復(fù)極過程電位改變，位于 QRS綜合波之后。因此在尺度 4下從 R波極值對(duì)的右側(cè)開始檢測(cè)，與 R波的檢測(cè)類似，通過兩個(gè) 模極大值間的過零點(diǎn)的位置便可以獲取 T波的峰值點(diǎn)。拐點(diǎn)判斷流程如下 ： 從 T波波峰值對(duì)應(yīng)的極值對(duì)的極大值的右側(cè)開始；設(shè)連續(xù)三點(diǎn)為 nT 、 1?nT和 2?nT ，且滿 足 nT ＞ 1?nT ＞ 2?nT ，如果 發(fā)生 在第 k 次滿 足 knT? ＞ 1??knT ，1??knT ≤ 2??knT 。 河南科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 26 167。心電信號(hào)包括的參數(shù)有心率 (RR間期 )， P波時(shí)限， PR (PQ)間期， QRS時(shí)限，QT間期，平均心電軸等 [25]。 在進(jìn)行參數(shù)計(jì)算時(shí)，為了使設(shè)計(jì) 簡(jiǎn) 便， 本文 只進(jìn)行了 心率 的計(jì)算 。 在心電圖上，以 P波或 QRS波群起始部作為起點(diǎn)，測(cè)量至 6秒處作為終點(diǎn)，清點(diǎn) 6秒內(nèi) (在紙速為 25mm/s時(shí)， 15厘米為 6秒鐘 )P波或 QRS波群的數(shù)目，乘以 10,即為每分種的心率。 在本 文的設(shè)計(jì)中 采用了求 R波的峰值個(gè)數(shù)來確定心率，將大約一分鐘的心電信號(hào)內(nèi)出現(xiàn)的 R波峰值算出，再對(duì)峰值個(gè)數(shù)進(jìn)行計(jì)算，即可得出心率 。 心電的自動(dòng)診斷分析 經(jīng)過預(yù)處理、波形分析 和參數(shù)計(jì)算的 EGG信號(hào)就可以根據(jù)各參數(shù)的臨床意義，通過計(jì)算機(jī)診斷標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行自動(dòng)診斷。主要有： 1)收集更多的各種臨床心電數(shù)據(jù)，對(duì)系統(tǒng)的檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行改進(jìn)，使之更準(zhǔn)確、可靠。 現(xiàn)在醫(yī)學(xué)上也沒有絕對(duì)的正常與非正常心電圖的診斷標(biāo)準(zhǔn)，許多醫(yī)療儀器的公司如光電的產(chǎn)品說明書上只對(duì)部分病癥的診斷給出了自己的診斷標(biāo)準(zhǔn)，并說明了僅供醫(yī)學(xué)參考。 河南科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 27 我們對(duì)兩組已知醫(yī)生診斷結(jié)果的實(shí)際正常與非正常心電圖進(jìn)行了診斷，得出了診斷正確率的統(tǒng)計(jì)，可見對(duì)于正常與非正常心電圖的區(qū)分取得了較好的自動(dòng)診斷效果。 利用在時(shí)頻分析的作用下，兩種不同狀態(tài)下的 ECG信號(hào)的時(shí)域波形及其瞬時(shí)頻率的顯著差別來診斷，正常和異常的 ECG信號(hào)波形差別較大，表現(xiàn)在P、 QRS、和 T波的位置及其形 狀上 [ 29]。 167。 經(jīng)過分析處理，應(yīng)用小波變換奇異點(diǎn)分析在 QRS波的檢測(cè)方面取得了很好的效果； P波的檢測(cè)利用時(shí)頻分析，在互 WignerVille的算法結(jié)果下，能得到很明顯的振蕩，在 P波位置確定上非常有效。 參數(shù)計(jì)算，計(jì)算心率次數(shù)在分析心電中是非常重要的 ，在處理心率失常方面非常重要。 本章對(duì)心電 信號(hào)的自動(dòng) 診斷進(jìn)行了 分析 ， 通過對(duì)兩組已知醫(yī)生診斷結(jié)果的實(shí)際正常與非正常心電 信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析處理，比較兩種信號(hào)的瞬時(shí)頻率的差異，即能得出結(jié)果。本 章首先介紹軟件的模塊設(shè)計(jì)，接著主要介紹了主界面及實(shí)現(xiàn)功能的 matlab程序。 結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 根據(jù)本設(shè)計(jì)研究的內(nèi)容，設(shè)計(jì)是在 matlab軟件環(huán)境下開發(fā)了比較完整的系統(tǒng)軟件，其各功能模塊如下： 圖 51 系統(tǒng)軟件結(jié)構(gòu)圖 該軟件 的分析功能模塊包括： 首先 將下載的心電數(shù)據(jù)編程實(shí)現(xiàn)圖形可視化， 在界面上顯示出來，之后對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行分析將其所含的噪聲濾掉，接著是本設(shè)計(jì)最關(guān)鍵的一部分，心電的波形分析，分別對(duì) P、 QRS、 T波進(jìn)行檢測(cè)，本設(shè)計(jì)接下來對(duì)心電進(jìn)行參數(shù)計(jì)算和心率失常自動(dòng)分析。 模塊實(shí)現(xiàn) 讀入信號(hào) 心電信號(hào)是以數(shù)據(jù)形式出現(xiàn)，為了 更加方便的對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理， 必須將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化的圖像，在 MATLAB 軟件中實(shí)現(xiàn)的程序見附錄。 波形分析 及參數(shù)計(jì)算 心電分析的關(guān)鍵問題是檢測(cè)，可靠的檢測(cè)不僅是診斷心律失常的重 要依據(jù)，而且只有在確定之后，才有可能計(jì)算心率，才能分析心電的其它細(xì)節(jié)信息。 心電的自動(dòng)診斷 利用在時(shí)頻分析的作用下，兩種不同狀態(tài)下的 ECG信號(hào)的時(shí)域波形及其瞬時(shí)頻率的顯著差別來診斷，正常和異常的 ECG信號(hào)波形差別較大，表現(xiàn)在P、 QRS、和 T波的位置及其形狀上。 河南科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 30 總 結(jié) ECG信號(hào)對(duì)心血管疾病診斷的重要意義以及 在 檢測(cè)中存在的許多困難，使 ECG信號(hào) 的 檢測(cè)與診斷 至今 仍然是醫(yī)學(xué)信號(hào)處理中的一大重要而熱門的課題。本論文主要工作歸納如下 ： （ 1） 分析 心電信號(hào)的干擾，針對(duì)不同的噪聲提出了 小波 的消噪方法；并利 用 小波變換 對(duì) ECG噪聲 進(jìn)行消除設(shè)計(jì) ，通過仿真可以看出該方法對(duì)于工頻濾波 、 肌電噪聲 和基線漂移 的消除具有較好的結(jié)果。 P波的檢測(cè)運(yùn)用了時(shí)頻分析中的WignerVil