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小波变换的信号分形分析及其在心电信号处理中的应用研究

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物理学报 2002年第4期51卷 759-762页

作者：邓勇施文康刘琪上海交通大学电子信息学院上海200030 上海交通大学生命科学学院上海200030

介绍了一种基于小波变换的分形分析方法 ,并将它成功地应用于心房纤颤的检测中 .该方法提取了一个特征值r,结果表明在心房纤颤开始时 ,特征值是上升的 ,心房纤颤结束后 ,特征值又慢慢恢复到原来的数值 ,由此可以成功地检测出心房纤颤的... 详细信息

介绍了一种基于小波变换的分形分析方法 ,并将它成功地应用于心房纤颤的检测中 .该方法提取了一个特征值r,结果表明在心房纤颤开始时 ,特征值是上升的 ,心房纤颤结束后 ,特征值又慢慢恢复到原来的数值 ,由此可以成功地检测出心房纤颤的开始和结束 .此外 ,由于特征值同时反映了heartratevariability(HRV)信号的复杂程度 ,所以同时它也表明 :心房纤颤开始后。

关键词： HRV 小波变换分形信号分析心电信号处理心血管疾病

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自适应EEMD方法在心电信号处理中的应用

数据采集与处理 2011年第3期26卷 361-366页

作者：陈略唐歌实訾艳阳冯卓楠李康北京航天飞行控制中心北京100094 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室西安710049 中国卫星海上测控部江阴214431

针对总体平均经验模式分解(EEMD)中参数自动获取问题,提出了一种自适应EEMD方法。首先通过分析白噪声影响经验模式分解效果,建立了EEMD方法中加入白噪声大小的可依据准则,对不同信号可自适应获取加入白噪声大小与总体平均次数两个重要参... 详细信息

针对总体平均经验模式分解(EEMD)中参数自动获取问题,提出了一种自适应EEMD方法。首先通过分析白噪声影响经验模式分解效果,建立了EEMD方法中加入白噪声大小的可依据准则,对不同信号可自适应获取加入白噪声大小与总体平均次数两个重要参数,进而得到一种自适应EEMD算法。最后将其应用于心电信号处理中,成功进行心电信号消噪与心率特征提取,验证了该算法的有效性,为复杂背景条件下的航天员心电信号处理提供了一种有效方法。

关键词：自适应平均经验模式分解白噪声心电信号处理

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心电信号处理模块设计

心电信号处理模块设计

作者：朱剑平中国地质大学(北京)

学位级别：硕士

近年来,随着经济社会的飞速发展,人们的健康意识逐步增强,对自身健康状态的及时监测有了更高的要求。便携式家用可穿戴健康监测设备的应用市场应运而生。而对人体的多种生理参数的健康监测中,动态心电信号的实时监测是不可或缺的一部分... 详细信息

近年来,随着经济社会的飞速发展,人们的健康意识逐步增强,对自身健康状态的及时监测有了更高的要求。便携式家用可穿戴健康监测设备的应用市场应运而生。而对人体的多种生理参数的健康监测中,动态心电信号的实时监测是不可或缺的一部分。然而长时间的心电信号监测势必产生大量的数据。一方面大量原始心电数据通过无线上传到终端会占用大量的功耗;另一方面仅依靠医生手工在大量心电信号数据中逐帧分析心拍类型,极易疲劳并产生对心脏疾病的漏检错检。因此开发出一款低功耗心电信号智能处理模块,应用于健康级便携式可穿戴心电信号智能感知节点。实现片上实时监测动态心电信号并自动分析心拍类型,为医生提供简洁准确地人体心电信息,对高效便捷的实现人体健康状态的动态监测具有重要的意义。心电信号处理算法包括消噪滤波、心拍R峰检测、心拍特征参数压缩提取、心拍分类识别四部分。消噪算法使用小波变换阈值收缩法滤除肌电干扰、基线漂移、电极扰动和工频干扰等噪声。算法在滤除噪声的同时能较好的保留心电信号波形特征。心拍R峰检测部分,通过搜索双正交二次样条小波三四尺度上的极值对过零点确定R峰位置,接着根据R峰的位置截取出样本心拍,并提取高阶累积量特征。分类识别部分,将提取出的心拍特征向量,用二分类支持向量机两两组合的形式,通过投票得出多分类结果。算法硬件实现部分综合考虑灵活可配置、低功耗、节省面积和高效计算多方面因素。本设计的硬件模块包括可配置小波变换算子和多分类支持向量机决策算子。本设计硬件结构的低功耗优化设计主要体现在算法级和硬件结构级,包括减少冗余计算、减少共享存储器读写次数、合理设置子模块时钟门控等。节省面积方面,通过合理复用基本功能模块以及合理安排中间数据存储空间来精简结构。另外,通过合理设计状态机的控制逻辑实现硬件模块的灵活可配置以支持多功能计算,同时还具备专用集成电路(ASIC)的功耗、面积和速度优势。本文所设计心电信号处理硬件模块在SMIC (中芯国际)的0.13μm工艺条件下完成超大规模集成电路(VLSI)设计,功耗27.8μW,面积2.43mm。

关键词：心电信号处理小波变换支持向量机低功耗可配置硬件

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心电信号处理及心律失常诊断研究

心电信号处理及心律失常诊断研究

作者：王琴西南石油大学

学位级别：硕士

随着人们生活水平的提高,心血管疾病的发病率与死亡率逐年显著增加,心血管疾病已经成为全球人类生命健康的主要杀手之一。在所有的心血管疾病中,心律失常是其中最为常见的一种疾病,也是诱发心脏性猝死的根源,因此能够对心电信号自动分... 详细信息

随着人们生活水平的提高,心血管疾病的发病率与死亡率逐年显著增加,心血管疾病已经成为全球人类生命健康的主要杀手之一。在所有的心血管疾病中,心律失常是其中最为常见的一种疾病,也是诱发心脏性猝死的根源,因此能够对心电信号自动分析处理技术中的心电信号预处理、特征检测及心律失常自动诊断进行研究,对预防心血管疾病具有重要的实际意义。针对目前心电信号自动分析处理技术仍存在易受到噪声干扰,特征检测准确率较低及心律失常诊断不够准确的问题,本文从心电信号预处理、心电信号特征检测、心律失常诊断模型的建立与优化等三方面展开技术研究。首先针对心电信号中的噪声频域广且与有效信号频域部分重叠不易抑制的问题,利用经验模态分解与小波变换两者的优点,将经验模态分解与小波变换结合的新阈值函数降噪法应用于心电信号的预处理降噪中;其次针对心电信号特征波形幅值变化的特点,基于小波变换理论,提出了奇异点检测算法并结合多种限制算法的心电信号特征参数检测方法;最后利用心电信号的特征参数检测提取心电特征向量,设计了一种基于K-CV的多分类诊断SVM模型,并利用交叉验证法对诊断模型惩罚参数c和核函数g进行参数寻优,对正常窦性心律、左束支传导阻滞(LBBBB)、右束支传导阻滞(RBBBB)、房性早搏(APC)以及室性早搏(PVC)五种类型的心拍进行自动诊断。为验证心电信号预处理、特征检测及心律失常自动诊断算法,通过仿真与搭建整体测试平台,验证算法的可行性与准确性。结果表明,本文使用的经验模态分解与小波变换相结合的新阈值函数降噪法相较于传统的带通滤波器,能够在最大程度保留原始波形细节信息的条件下抑制心电信号中的基线漂移、肌电干扰、工频干扰等噪声;本文提出的基于小波变换奇异点检测算法并结合多种限制算法对波形检测的误检率为0.18%,相较于当前己有的心电检测提取算法,具有准确率高的优点;基于本文的心律失常数据做模型诊断,本文设计K-CV的多分类诊断SVM模型对于心律失常诊断平均预测敏感度达到97.41%,相比传统的检测算法,具有更强的泛化能力。

关键词：心电信号处理特征检测心律失常自动诊断经验模态分解小波变换 SVM

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基于边缘智能的心电信号处理方法与应用

基于边缘智能的心电信号处理方法与应用

作者：甄鹏华齐鲁工业大学

学位级别：硕士

心脏病始终是人类健康的“头号杀手”。心电信号反映了心脏的收缩和舒张,是分析人体健康状况的重要依据。近年来涌现了大量利用人工智能技术来分析心电信号的研究,用于辅助心脏病的诊断。这在一定程度上为医疗工作者减轻了工作压力,提... 详细信息

心脏病始终是人类健康的“头号杀手”。心电信号反映了心脏的收缩和舒张,是分析人体健康状况的重要依据。近年来涌现了大量利用人工智能技术来分析心电信号的研究,用于辅助心脏病的诊断。这在一定程度上为医疗工作者减轻了工作压力,提升了工作效率。然而,心脏病患者的情况是十分复杂的,特别是在突发紧急情况下,单纯的心电信号分析研究不能满足患者实时心率监测的需求。为此,应用边缘智能技术实时监测患者的心率情况成为一种新的有效手段。边缘智能结合了边缘计算和人工智能的优势,其通过部署在网络边缘的人工智能模型来分析物联网终端产生的海量数据,具有高效快速、低延迟、低成本、高性能、高可靠性以及安全和隐私保障等特性。论文以心率监测这一典型的边缘智能应用场景为方向,对边缘智能框架和心电信号处理的方法与应用展开研究,满足了边缘环境下的实时心率监测需求。具体而言,论文有以下主要研究内容。（1）提出了一个基于区块链的轻量级边缘智能框架。该框架用于支持心电图仪和网络边缘上的边缘智能设备,以满足心电信号数据的高效快速流转和分析的需求。该框架利用区块链相关技术解决网络边缘上的安全可追溯的数据传输与共享问题,并充分利用网络边缘设备资源,实现了集成“心电图仪–网络边缘–云端”环境的端到端连接,以促进心电图仪产生的数据和网络边缘的交互。（2）提出了一种边缘智能环境下的心电信号处理方法。该方法用于将指定的心电信号处理为规范的数据,并通过搭建的心电信号分类识别模型来进一步验证该处理方法。实验得出的结果显示该方法是可用的,并通过实验分析了该方法下比较适当的数据处理阈值。通过进一步实验说明了该处理方法和适当的数据处理阈值如何应用在更加复杂的人工智能模型当中,以满足边缘智能环境下心电信号分类识别的应用需求。（3）设计并实现了一个基于边缘智能的心率监测系统。以提出的边缘智能框架和心电信号数据处理方法及其人工智能模型为基础,利用心电图仪和网络边缘资源,设计并实现了一个完整的基于边缘智能的心率监测系统。该系统能够对人体进行实时心率监测,通过实验得出了该系统的一些关键性能指标,结果显示该系统作为一个具体的边缘智能应用,具有较好的性能和实际应用价值。论文对上述主要研究内容进行了全面的阐述,并对论文工作进行了总结和对未来工作进行了展望。

关键词：边缘智能心电信号处理心率监测区块链

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心电信号处理和心电波形识别

信息与控制 1986年第5期 42-45页

作者：章伟雄周远清朱奕群清华大学校医院清华大学计算机科学与技术系

本文涉及心电信号基线处理与波形识别及其有关波的形态编码两部分内容。在分析了现有方法之后,提出了新的基线漂移的纠正方法,QRS 波群及其起止点的识别方法; 在考虑双峰、双相 P 波和 T 波的前提下,给出了 P 波、T 波波峰和它们起止点... 详细信息

本文涉及心电信号基线处理与波形识别及其有关波的形态编码两部分内容。在分析了现有方法之后,提出了新的基线漂移的纠正方法,QRS 波群及其起止点的识别方法; 在考虑双峰、双相 P 波和 T 波的前提下,给出了 P 波、T 波波峰和它们起止点的识别方法,同时还考虑了 QRS 波群、P 波和 T 波的形态编码问题。文中还对上述各方法进行的实验研究所得结果作了分析。从实验结果看,波形处理有满意的效果,并且有较高的波形识别率。

关键词：心电信号处理识别方法波峰波顶基线漂移波形识别起止点心电波形

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分形在心电信号处理中的应用

华中理工大学学报 1996年第8期24卷 64-66页

作者：韦顺会吴鸿修华中理工大学自动控制与工程系湖北武汉

研究了分形理论在ＥＣＧ信号模拟及处理上的应用，在心室树状结构传导模型的基础上，分析了模拟ＱＲＳ波的功率反比特性；同时通过对ＥＣＧ信号的分形研究，分析了给定对象的ＥＣＧ信号的显著的分形特征。

关键词：心电信号处理分维数 ECG模拟 ECG分类

应用自适应噪声抵消系统作胎儿心电信号处理以实现胎儿监护

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中国生物医学工程学报 1985年第4期 220-229页

作者：刘森周礼杲杨福生清华大学生物医学电子学研究室

本文探讨了用自适应噪声抵消法处理腹部胎儿心电（FECG）信号，以便从中取得瞬时胎心率（FHR）信息。采用各向不均匀步长的‘窗口’技术，改善了LMS自适应算法的收敛速度；讨论了电极位置的选择问题；提出用宫底电极获取参考信号；并针... 详细信息

本文探讨了用自适应噪声抵消法处理腹部胎儿心电（FECG）信号，以便从中取得瞬时胎心率（FHR）信息。采用各向不均匀步长的‘窗口’技术，改善了LMS自适应算法的收敛速度；讨论了电极位置的选择问题；提出用宫底电极获取参考信号；并针对主信号与参考输入间存在的随机延迟采用自适应的延迟补偿。这些措施改善了对非平稳过程的适应能力，使提取的胎儿心电信号质量显著提高。临床试验表明，这种方法简单可靠，适应非平稳信号的能力强、且有可能实现实时处理。

关键词：胎儿心电信号加窗自适应算法噪声抵消心电干扰权矢量非平稳信号自适应滤波器自适应噪声抵消系统收敛速度胎儿监护自适应处理心电信号处理自适应抵消

基于NI ELVISⅡ心电信号处理电路协同仿真

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大学物理实验 2020年第3期33卷 40-43,47页

作者：李新梅汪荣榕丁家峰中南大学物理与电子学院湖南长沙410083

基于NI ELVISⅡ平台,本文针对具有实际应用价值的心电信号处理电路进行了协同仿真实验开发。通过对心电信号处理电路进行详细论证,在Multisim中设计仿真电路进行虚拟仿真,在NI ELVISⅡ原型实验板上构建硬件实验单元进行硬件实验,对仿真... 详细信息

基于NI ELVISⅡ平台,本文针对具有实际应用价值的心电信号处理电路进行了协同仿真实验开发。通过对心电信号处理电路进行详细论证,在Multisim中设计仿真电路进行虚拟仿真,在NI ELVISⅡ原型实验板上构建硬件实验单元进行硬件实验,对仿真结果和实验结果进行协同分析,完成心电信号处理电路的协同仿真和验证。通过实验开发,进一步验证NI ELVIS平台在复杂模拟电路协同仿真实验领域的适用性、便捷性和优越性。

关键词： NI ELVISⅡ 心电信号处理实验教学