心电信号采集及小波分析处理系统设计简

心电信号作为人体的一种重要的生理信号,反映着人体的健康状况.自行设计并制作心电信号采集、放大、抗混叠滤波等电路,得到满足数据采集卡USB-6008要求的模拟心电信号,并对模拟心电信号进行A/D（模/数）转换,得到数字形式的心电信号.利用虚拟仪器开发平台LabVIEW 2009对数字心电信号进行多分辨率分析（小波分析）,得到心电信号在各分辨率空间的组成成分,并从中选择体现心电信号特点的成分重新构建心电信号,实现对心电信号进行小波滤波的目的,最终在PC机上获得效果良好的心电图.该研究通过有限的资金投入,将家用电脑拓展为心电监测仪器.     

小波分析在心电信号中的应用

本文在MATLAB环境下用小波函数对心电信号进行滤波,通过采用小波滤波的方法,可以使心电信号中的有用成分和噪声信号能量在不同的频段分布,达到很好的滤波效果,从而提高了心电信号的可读性。     

小波分析和ECG信号的检测

利用小波变换能处理多尺度多分辨的特点,将心电信号进行多尺度分解,把不同频带的信号显现在小波分解各个尺度上。特征尺度上准确定位QRS波及T波的起始点,从而获得人体心电信号(ECG)中的QT间值。人体心电信号具有非平稳性和干扰多的特点,利用小波分析对心电信号进行处理能够获得精确的QT间值,为临床诊断提供了更加准确的依据。     

心电信号数字滤波器的设计与实现

心电信号是心脏疾病的重要医学诊断依据.为获取具有实用价值的诊断信息,介绍在心电信号处理中滤波算法的实现,探讨针对心电信号的工频干扰和肌电干扰的数字滤波方法,选取有效的滤波算法用于消除和抑制工频干扰、肌电干扰.通过对采集到的离散心电数据和理想心电信号相比较,设计出对工频干扰和肌电干扰进行处理的数字滤波器方案,利用Matlab仿真技术进行比较和分析,从而得到较为理想的心电信号.实验表明,选取的心电数字滤波方法能达到预定设计要求,具有实时性、有效性等优点.     

心电信号小波分析

心电信号是一种非平稳并具有很多奇异点的微弱信号。小波变换中的模极大值消噪法具有非线性及自适应性,小波的这种特性对于类似于心电信号这种非平稳微弱信号是十分适用的。针对传统的消噪方法在处理心电信号时的局限性,研究了小波变换的时-频局部化特性及基于多分辨率分析的信号小波分解和重构算法———Mallat算法。采用小波分析的模极大值法实现对QRS波R峰值点的检测,以及对心电信号的消噪处理。通过试验研究可知,运用小波进行QRS波检测,QRS波的识别率高达99.9%,经过消噪重构后的心电信号信噪比较原始信号有较大提高。     

基于小波分析和神经网络的胎儿心电提取

通过小波分析方法和自适应线性神经网络相结合,对围产期母体腹壁混合心电信号进行处理,采用两种方案进行仿真并分析对比。分别采用小波变换和小波包分解技术对心电信号消噪处理,探索一种提取出胎儿清晰心电信号的方法,为下一步胎儿心电信号特征提取和健康状况的诊断奠定基础。实验结果表明,先提取胎儿心电信号,再进行消噪处理效果较好。     

心电图仪电路设计及仿真

本文设计了心率监测的一种方法,由于人体心电信号属于低频微弱信号,故经导联输入后,从体表获得的心电信号经滤波滤除高频干扰后,再经50 Hz陷波器进一步抑制电源干扰,最后通过MSP430单片机的A/D转换,得到数字化的心电信号。实验表明本文设计的心电图仪显示的心电信号清晰稳定,基本满足临床监护以及病理分析等要求。     

基于小波变换的心电信号阈值去噪

随着医学技术的不断进步,人们可以通过对心电信号的研究来诊断心脏病的严重程度及各种症状,但如何得到一个无噪声的心电信号,即对心电信号的去噪声已成为医学上越来越关注的研究热点。详细介绍了小波变换原理,通过小波变换原理对心电信号阈值进行去噪,由此得到一个纯净的心电信号,为诊断心脏病提供了一个新的方法。     

基于小波变换自适应滤波方法的ECG信号消噪

为了减少在用小波变换方法进行心电信号消噪时所产生的心电信息损失,本文在对心电信号进行离散正交小波变换的基础上,进行自适应滤波处理,即以具有最大QRS波能量的尺度上的高频细节信号作为自适应滤波器的参考输入,以噪声干扰对应的分解尺度上的“细节”分量及最大分解尺度上的近似分量所重构的信号作为原始输入.实验证明这种改进的滤波方法可以在有效抑制心电信号中噪声干扰的同时,较好保持心电信号的波形特征及有用的心电信息,达到较好的滤波效果.     

小波熵阈值的心电信号去噪及R波检测算法

针对心电信号去噪问题,首先利用小波变换分解心电信号,计算小波分解后信号子带区间的小波熵,将小波熵和小波阈值相结合确定各层高频小波系数阈值门限。用阈值门限以及折中指数自适应阈值函数处理带噪的心电信号,并用bior3.7小波对去噪后的心电信号进行R波峰值定位,最后与原信号R波峰值位置对比。用本方法先对MIT/BIH心率失常心电数据库中117号心电信号去噪,之后与无偏风险阈值、固定阈值、启发式阈值和极大极小阈值去噪算法的性能比较。比较结果表明:当输入信噪比为9.724 7 dB时,小波熵阈值去噪法得到信号的输出信噪比为17.294 1 dB,其输入输出信噪比曲线明显高于其他4种传统阈值去噪法的输入输出信噪比曲线,且其R波检测结果更加精确。     

C8051F020在心电监护仪数据采集前端的应用

心电信号是一种微弱的低频信号,对心电信号的监护是很多研究者关注的焦点.作者从介绍心电信号特点入手,论述了心电信号采集电路必须满足的要求;通过分析传统心电采集系统的设计方法,针对其存在的不足之处,提出了一种更为有效的设计模式.该设计采用了低成本、低功耗、高性能的单片机C8051F020,配合仪用放大器AD620和右腿驱动电路以及通信模块和电源模块共同构成心电数据采集系统;软件上给出了详细的设计思路;并对采集到的信号进行Levkov滤波和平滑滤波,得到较好的滤波效果.提出了心电监护系统的分布式和网络化的研究方向.     

一种利用单通道母体腹部心电信号 提取胎儿心电信号的新技术

针对母体腹部混合心电信号中胎儿心电信号微弱、包含诸多噪声,难以清晰提取的问题,本文提出了一种基于奇异值分解(SVD)、平滑窗(SW)技术和最小二乘支持向量机(LSSVM)的胎儿心电提取新方法.首先,利用SVD从单通道母体腹部心电信号中重构分解矩阵,估计出母体心电参考信号,并利用SW方法对估计出的母体心电参考信号进行平滑处理;然后,利用LSSVM建立非线性估计模型,通过该模型和平滑后的母体心电参考信号估计出腹部信号中的母体心电成分,并采用布谷鸟搜索算法(CS)优化LSSVM的超参数;最后,将腹部混合信号与CS-LSSVM模型估计出的母体心电成分相减,即可获得初步胎儿心电信号,为了进一步消除干扰,对初步获取的胎儿心电信号再进行SW-SVD操作,从而获得较为清晰的胎儿心电信号.采用Daisy数据集进行实验,结果表明,本文所提出的方法在可视化对比分析和四个统计评价指标上均优于其他三种经典方法,可从腹部混合信号中提取出更清晰的胎儿心电信号.     

心电信号基线漂移去除方法研究

心电信号(ECG)是临床诊断各种疾病的重要依据,但由于基线漂移等噪声的存在影响了其诊断的准确性.根据基线信号的特点和固有模态函数(IMF)的性质,提出一种基于经验模态分解(EMD)结合形态滤波的自适应滤波方法.该方法先对信号进行经验模态分解,然后对所选择的IMF分量进行形态滤波处理,将滤波后的结果作为自适应滤波器的参考输入信号,最后得到的输出误差信号即为去除基线漂移后的心电信号.通过与普通的EMD方法、基于EMD的自适应滤波方法对比,并采用MIT-BIH数据库中的心电数据进行了检验,实验结果表明该方法对于去除心电基线有较好的效果.     

基于Multisim10的心电检测系统模拟滤波器的设计

针对目前心电检测模拟滤波器设计的不足,本文利用Multisim10对滤波电路的相频特性、幅频特性、交流容差、直流容差和瞬态响应参数进行全面仿真分析,设计出了满足心电信号要求的滤波器.对滤波的结果与数字滤波器的结果进行误差对比,其E[e2]的值为0.003 5,表明该滤波器性能稳定、信号保真度高.     

基于心电信号的身份识别系统研究

介绍了心电信号身份识别系统的设计方案。分析了双电极心电信号检测电路和心电信号小波距离身份判别算法。在Matlab软件平台下编程实现心电信号数字滤波、周期分割、样本建库以及身份识别。通过对34个人的心电样本进行测试,获得了91.2%的识别结果。     

基于心电信号的心脏疾病诊断实践

介绍了基于心电信号的滤波去噪算法以及基于心电信号的疾病诊断模型,通过对心电信号的滤波去噪等多种数学算法的研究比较,得到了关于心脏疾病与心电信号的相关性状态转换机制模型,为心电图疾病诊断研究奠定了基础。     

基于稀疏成分分析和小波包变换的心电信号去噪

针对心电信号的识别这一生物医电信号处理的难题,提出了一种新的算法,将稀疏成分分析和小波包变换两种方法相结合,去除了心电噪声,得到了清晰的心电信号。仿真结果与传统的快速独立成分分析(FastICA)算法相比较,本算法具有更高的分离精度。     

基于小波的心电信号噪声处理

介绍了小波分析的基本理论,并根据coiflet小波在各个尺度上的不同的带通滤波特性,利用小波变换多分辨率的特点对心电信号进行滤波.文中利用不同的阈值函数及自适应阈值对MIT/BIH国际标准数据库中的ECG信号进行了仿真与验证.通过实验证明,该算法能较好的抑制信号中的基线漂移、工频干扰和肌电干扰.     

心电信号的降噪处理及其评价研究

为抑制心电信号中存在的噪声干扰,以利于准确提取反映心电信号的特征信息,文章提出应用一维离散小波变换实现对心电信号的降噪处理方法.通过对MIT/BIH心电数据库中的心电信号进行仿真,研究结果表明,该方法能够有效地去除心电信号中的噪声,对实现心电信号特征信息的提取具有一定的实用价值.     

基于STM32的便携式心电信号采集系统设计

设计了一套便携式、高精度的小型实时心电信号采集显示系统.采用STM32作为核心控制器,选用TI公司的ADS1298模拟前端IC芯片,二者构成系统的数据采集部分. ADS1298采集的信号通过SPI通信发送到控制器,然后利用蓝牙模块将数据发送到由LabVIEW搭建的上位机显示平台,最后进行数据处理,显示心电波形图.实验结果表明:该系统能够实现人体心电信号的高精度(μV/bit)、便携式采集,并能实时动态显示波形;利用现有的高效滤波算法EMD对所采集数据进行处理,结果显示EMD的滤波效果与本文模型基本一致.