心电数据处理与去噪

合集下载

基于离散平稳小波变换的心电信号去噪方法

维普资讯
塑垒：塑
工程技术
ＳｃｉｃｅａＴｅｅｎｎｄｃｈｎｏｇｙｎｎｏｌＩｏｖａｔｏｎｉＨｅｒｄａｌ
基于离散平稳小波变换的心电周波
（南昌航空航空大学自动化学院江西南昌３０６）３０３
小波基函数（不具备唯一性，）用不同的小波基函数进行分析得到的结果相差甚远，２小波变换的去噪原理往往只有通过经验或不断的实验来选择。本Ｄｎｈ等人提出对信号进行离散正交小文通过对多种小波基的实验比较后，ｏｏｏ最终采用渡变换，然后通过选择适当小波系数重构的方Ｃｉ４小波。０ｆ法，得到埘原信号的一个估计值，种方法称４２去噪算法这为小波变换的闽值去噪方法。其基本思想是在分析了心电信号中各类噪声来源及其根据噪声与信号存各尺度（即各频带）的小波频带分布特点的基础上，上基于离散平稳小波变系数具有不同的表现，各尺度上由噪声产生换的心电信号去噪算法描述如下：将的小波分量，特别是去掉或大幅衰减那些噪声（）１将含噪心电信号利用ｃｉｏｌ４小波基进行ｌ０个尺度的离散平稳小波分解。（）２对基线漂移信号而言，其能量大小主要反映在尺度９０、ｌ的小波系数上，为了比较彻底地消除基线漂移，可将这两个尺度上的小波系数强制置零（）于肌电干扰信号，３对其能量主要反映在小波分解尺度ｌ２、的小波系数上；工频干扰而图１正常的心电信号和电极移动干扰信号则主要反映在小波分解的ｌ～３尺度上，由于这些尺度中含有较少的心电信号成分。（）４利用离散平稳小波的逆变换重建原信号，得到去噪后的心电信号。４．实验３根据以上基于离散平稳小波变换的去噪图２含有基线漂移噪声、肌电干扰噪声的心电信号方案，利用Ｍａｌｂ对心电工作站数据库中的ｔａ实际心电信号数据进行去噪实验。图ｌ是正常的心电信号，２是含有严重基线漂移噪声、图肌电干扰噪声的心电信号，３图是利用离散平稳小波对上述含有上述两类噪声的心电信号进行去噪处理后的结果。结果表明：基于离散平稳小波变换方法对心电信号的噪声具有良好的抑制效果。图３离散平稳小波对上述含有上述两类噪声的心电信号进行去噪处理后的结果

心电信号预处理原理

心电信号预处理原理
心电信号预处理是指在对心电信号进行分析和处理之前，对原始心电信号进行一系列的处理步骤，以提高信号质量、减少噪音和干扰，使信号更适合后续的分析和应用。

预处理的原理涉及到多个方面：
1. 滤波，心电信号通常包含各种频率的噪音和干扰，滤波是预处理的重要步骤。

常用的滤波器包括高通滤波器和低通滤波器，用于去除基线漂移和高频噪音。

滤波的原理是通过设定合适的截止频率，只保留心电信号中有用的频率成分。

2. 去噪，心电信号可能受到各种干扰，如肌肉运动、电源干扰等，需要采用去噪技术。

常用的去噪方法包括小波变换去噪、均值滤波、中值滤波等，去噪的原理是通过数学模型或统计学方法，将噪音信号与心电信号分离或抑制。

3. 基线漂移校正，心电信号中常常存在基线漂移，即信号整体偏离基准线的现象。

基线漂移校正的原理是通过计算信号的均值或斜率，将信号整体平移或调整，使得信号整体回归到基准线附近。

4. 放大，在预处理中，有时需要对心电信号进行放大，以增强信号的幅度，使得信号更易于观察和分析。

放大的原理是通过调节放大倍数或增益，使得信号幅度适合后续处理和分析的要求。

总的来说，心电信号预处理的原理是通过滤波、去噪、基线漂移校正和放大等技术手段，对原始心电信号进行处理，以提高信号质量，减少干扰和噪音，为后续的心电信号分析和诊断提供更可靠的数据基础。

心电去噪方法研究24页PPT

1、最灵繁的人也看不见自己的背脊。——非洲 2、最困难的事情就是认识自己。——希腊 3、有勇气承担命运这才是英雄好汉。——黑塞 4、与肝胆人共事，无字句处读书。——周恩来 5、阅读使人充实，会谈、没有哪个社会可以制订一部永远适用的宪法，甚至一条永远适用的法律。 ——杰斐逊 52、法律源于人的自卫本能。——英格索尔
53、人们通常会发现，法律就是这样一种的网，触犯法律的人，小的可以穿网而过，大的可以破网而出，只有中等的才会坠入网中。 ——申斯通 54、法律就是法律它是一座雄伟的大夏，庇护着我们大家；它的每一块砖石都垒在另一块砖石上。 ——高尔斯华绥 55、今天的法律未必明天仍是法律。 ——罗·伯顿

心电信号去噪设计报告

基于MATLAB的心电信号去噪设计报告摘要心脏是人体血液循环的动力源泉，而心脏病作为一种多发慢性疾病，却是威胁人类生命的主要疾病。

心电图作为一种无创伤性的检查手段，对于心脏基本功能诊断和病理研究具有重要参考价值，在临床上的作用无可替代。

研究开发具有心电信号采集、预处理、自动诊断、远程监护等功能心电监护诊断系统，可以及早发现心脏病征兆，可以给予心脏病患者实时监护，因此具有很高的临床价值和应用价值，满足人们对提高生命和生活质量的要求，是心电图设备的发展方向。

心电信号在心脏疾病的诊断中具有不可替代的地位，心电信号在采集、放大、检测、记录过程会受到多种噪声的干扰，包括由电力系统引起的工频干扰，人体呼吸引起的基线漂移、肌肉震颤引起的肌电干扰、电极脱落引起的电极接触噪声以及运动伪差等。

由于生物电十分微弱，存在的噪声会对心电信号分析产生很大影响，所以采集心电信号后的首要任务便是滤波。

心电信号相对于存在的环境是一种微弱信号，极易受到噪声的干扰。

针对现有算法的不足和心电信号去噪的具体要求，本文提出了基于MATLAB的心电信号去噪算法，可以很好的去除心电信号中的高频噪声，分别利用不同滤波器处理非稳态信号的优势，算法复杂度减小，信噪比提升大，实时性好。

结合小波分解与重构算法可以完美地去除心电信号中的噪声。

本文对三种不同滤波器用于工频干扰、基线漂移和肌电干扰问题作了研究，重点解决工频波动和基线漂移导致ST段频率重叠问题。

分别使用Butterwort 滤波器、切比雪夫滤波器和零相移滤波器对工频干扰、肌电干扰和基线漂移等噪声进行初步滤除。

由于三种滤波器的局限性未能将噪声完全滤去，所以我们最后采取小波变换对初步滤波后的心电信号进行改善和修复，得到较为纯净的心电信号。

关键词：心电信号小波变换 Butterwort滤波器切比雪夫滤波器零相移滤波器一、问题的重述1.1 问题背景心电信号十分微弱，在某些采集过程中，比如运动心电，由于受到仪器、人体等多方面影响，心电信号会受到强干扰的影响，引起心电信号畸发。

心电去噪方法研究

滤波器的特性如图（1）所示，去噪后信号与原始信号比较如图（2）所示。
仿真结果
图（2）波形对比
图（1）滤波器特性
小波分析去噪
设计方案：
选择‘db5’小波，对心电信号S进行3层分解(小波分解各层小波系数如图（3）所示)。
利用MATLAB提供的默认阈值命令对各层的高频系数CD1、CD2、CD3进行阈值处理后。
IMF有2个特点：一是在整个信号长度上极大值点数与极小值点数和过零点数相等或相差为1；二是在任意一点，由包络线定义的极大值与极小值的均值为零。
EMD的实质是对一个时间序列信号进行平稳化处理，其结果是将信号中不同尺度的波动或趋势逐级分解开来，产生一系列具有不同特征尺度的数据序列，每一个序列称为IMF分量。
项c 1 h 变1 k,成r 1 单调X ( 函t)数 c 时1 ,，X 原(t) 始信r 1 号的EMD分解结束。最后得到
rn c n
rn
n
X(t) ci rn i1
经验模态分析去噪
经验模态去噪步骤：
首先，利用EMD对原始信号进行分解，得到不同尺度的IMF分量
和剩余信号。
然后，对各尺度上的IMF分量进行类似于小波去噪的阈值处理。最后，信号重构。即：阈值处理后的各尺度上的IMF分量以及
经验模态分析去噪
（结4果）的以标准h1差1 代：替 X (t) ，重复以上三步，直到连续两次筛选
2
T
SD
h k1
(t)hk
(t)
t0
hk21(t)
小于指定的标准（一般为0.2至0.3之间）时，即可认为
符合IFM分量的要求，为一IFM分量，则记作：
h1k
（5）重复以上四步，直到或比预定值小；或剩余

基于提升方案的心电信号去噪算法

ｔｒｓｏｄｄｈｅｈｌｅ—ｎｓｎｔｏｅｌｔｏｓｄＥＧｉａｓｏｖｉａｅｔｅａｔａｅｅｔｆｈｔｏ，ｓｇａｓｉｏｉｇｍｅｈｄｔｄａｈｎｉｅＣｓｇｌ．ＴａｄｔｈｃｕｌｆｃｅｍｅｈｄｉｌｎｏｗｉｎｌｆｏｔｎＭＩＴ—ＢＨＥｉｎｌｄｔａｅａｅａａｙｅ．Ｒｅｕｔｓｏｈｔｈｅ—ｎｉｄｓｇａｈｓｌｔｉｔｒｉｎ，ａｄｔｅＩＣＧｓａａａｓｒｎｌｚｄｇｂｓｌｈｗｔａｅｄｓｔｏｓｉｌａｉｅｄｓｔｅｎｔｌｏｏｎｈ
摘要：针对传统小波变换的去嗓算法运算复杂，以用于心电信号的实时处理，难而常见心电信号滤波算法在实性和去噪效果，采用提升方案来构造小波，提高了小波分解的速度，减少算法对内存的需求，并结合阈值滤波算法对小波系数进行处理，实现信号与噪声的分离。为了验证算法有效性，ＭＩ对Ｔ—ＢＨ数据Ｉ库中数据进行了仿真实验，结果表明方法处理后信号失真较小，信号中叠加的工频干扰和肌电干扰基本被消除，相对于基于
第２卷第１期７０
文章编号：０６— ３８２１）０—０２１０９４（００１２６—０４
计
算
机
仿
真
２１年１月０００
基于提升方案的心电信号去噪算法
张德平，贾文娜，杨叶青
（上海交通大学电子信息与电气工程学院，上海２０４）０２０

心电数据处理与去噪(DOC)

燕山大学课程设计说明书题目心电数据处理与去噪学院（系）：电气工程学院年级专业： 11级仪表一班学号： 110103020036学生姓名：张钊指导教师：谢平杜义浩教师职称：教授讲师燕山大学课程设计（论文）任务书院（系）：电气工程学院基层教学单位：自动化仪表系说明：此表一式四份，学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份。

2014年7月 5 日摘要 (2)第1章设计目的、意义 (3)1.1 设计目的 (3)1.2设计内容 (3)第2章心电信号的频域处理方法及其分析方法 (4)2.1小波分析分析 (4)2.2 50hz工频滤波分析 (10)第3章 GUI界面可视化 (14)学习心得 (15)参考文献 (15)信号处理的基本概念和分析方法已应用于许多不同领域和学科中，尤其是数字计算机的出现和大规模集成技术的高度发展，有力地推动了数字信号处理技术的发展和应用。

心脏周围的组织和体液都能导电，因此可将人体看成为一个具有长、宽、厚三度空间的容积导体。

心脏好比电源，无数心肌细胞动作电位变化的总和可以传导并反映到体表。

在体表很多点之间存在着电位差，也有很多点彼此之间无电位差是等电的。

心脏在每个心动周期中，由起搏点、心房、心室相继兴奋，伴随着生物电的变化，这些生物电的变化称为心电它属于随机信号的一种，用数字信号处理的方法和Matlab软件对其进行分析后，可以得到许多有用的信息，对于诊断疾病有非常重要的参考价值。

关键字：信号处理心电信号Matlab第一章设计目的、意义1 设计目的进行改革，增大学生的自主选择权，让学生发展自己的兴趣，塑造自己未来的研究发展方向。

课程设计的主要目的：（1）培养学生文献检索的能力，特别是如何利用Internet检索需要的文献资料。

（2）培养灵活运用所学的电力电子技术知识和创造性的思维方式以及创造能力。

（3）培养学生综合分析问题、发现问题和解决问题的能力。

（4）培养学生用maltab处理图像与数据的能力。

心音信号的去噪

心音信号去噪方法比较研究2016 年 01 月 06 日摘要 (1)关键词 (1)第一章绪论 (2)1.1研究背景 (2)1.1.1心音信号基础知识 (2)1.1.1.1心音的形成机制 (2)1.2心音信号的特性 (3)1.2.1心音的时域特性 (3)1.2.2心音的频率特性 (3)第二章去噪方法分析 (4)2.1 巴特沃斯滤波器 (4)2.2 切比雪夫低通滤波器 (5)2.3 小波变换 (6)第三章心音信号的获取及预处理 (12)3.1 心音信号的采集 (13)3.2 心音信号的预处理 (14)第四章心音信号去噪的实验过程 (14)4.1 常规方法 (14)4.2 小波去噪 (17)第五章滤波方法比较 (21)第六章实验总结 (21)参考文献 (22)附录 (24)摘要心音是最重要的信号之一。

然而，许多外界因素会影响心音信号的采集。

心音是弱电气信号以至很弱的外部噪声就能导致信号中的病理和生理信息的错误判断，从而导致疾病的错诊。

因此对心音信号去噪的研究非常重要。

本文研究并比较了几种基于matlab的心音去噪的方法。

首先我们采用经典的butterworth低通滤波器和切比雪夫低通滤波器对心音信号进行去噪，结果表明这两种滤波器对高频噪声的消除效果明显，但不能滤除低频噪声。

其次，我们采用了小波变换对含噪心音信号进行处理。

一种方法中丢弃分解信号的高频部分和部分细节，将分解后的信号近似和第四层细节相加作为样本信号的代替。

这种方法简单且能有效的消除高频噪声，但由于丢失了部分细节，易使信号失真。

然后，我们采用haar小波阈值法对信号去噪，取得的较好的去噪效果，但高频噪声残留较多。

最后，我们db6小波进行去噪，得到了很好的信号波形，而且高频噪声残留较少。

通过实验，我们得出结论，无论哪种去噪方式都有其自身的局限性，单独的使用一种去噪方法很难将噪声完全滤除。

应该采用综合滤波方法，结合各个方法的优势联合滤波。

首先使用巴特沃斯低通滤波器或切比雪夫滤波器低通滤波器滤除高频噪声，再用db小波阈值或haar小波阈值法去噪法进行去噪。

ECG解决方案

ECG解决方案一、概述心电图（ECG）是一种用于评估心脏功能和检测心脏疾病的非侵入性诊断工具。

ECG解决方案是指针对心电图数据的处理、分析和诊断的综合解决方案。

本文将详细介绍ECG解决方案的标准格式。

二、数据采集与传输ECG解决方案首先需要进行心电信号的采集和传输。

普通采用心电图仪器来采集患者的心电数据，并通过无线或者有线方式将数据传输到后台服务器。

采集的数据应包括患者的基本信息（如姓名、年龄、性别等）和心电图波形数据。

三、数据预处理在进行心电图分析之前，需要对采集到的数据进行预处理。

预处理包括滤波、去噪和信号增强等步骤。

滤波可以去除高频和低频噪声，使得心电信号更加清晰。

去噪可以消除由于肌肉运动、电源干扰等因素引起的噪声。

信号增强可以提高心电信号的强度，使得后续的分析更加准确。

四、心电图分析心电图分析是ECG解决方案的核心内容。

主要包括以下几个方面：1. 心律分析：通过分析心电图波形的周期性和规律性，判断患者的心律类型，如窦性心律、房颤、心动过速等。

2. 波形分析：对心电图中的P波、QRS波群和T波等特征进行分析，评估心脏的电活动情况。

例如，QRS波群的宽度和形态可以反映心室传导系统的功能。

3. 心率变异性分析：通过分析心电图中相邻RR间期的变化，评估患者的自主神经调节功能和心脏健康状况。

4. ST段分析：对ST段的抬高或者压低进行分析，判断是否存在心肌缺血或者心肌梗死等病变。

五、诊断结果与报告根据心电图分析的结果，ECG解决方案可以给出相应的诊断结果和报告。

诊断结果应包括心律类型、心脏电活动异常、心肌缺血或者梗死等病变的判断。

报告应以易于理解的方式呈现，包括文字描述、图表和统计数据等形式。

六、数据存储与管理ECG解决方案需要提供数据存储和管理功能，以便于医生或者研究人员随时查看和分析心电数据。

数据存储应具备安全可靠的特性，确保患者隐私和数据的完整性。

七、系统性能与稳定性ECG解决方案的性能和稳定性对于准确分析和诊断至关重要。

心电信号处理中的噪声滤除与特征提取方法

心电信号处理中的噪声滤除与特征提取方法心电信号是一种重要的生物电信号，能够提供有关心脏功能和疾病状态的有用信息。

然而，在实际应用中，心电信号常常受到各种来源的噪声的干扰，如肌电干扰、基线漂移、电源干扰等。

这些噪声会影响心电信号的质量和可靠性，对于心脏疾病的诊断和监测造成不利影响。

因此，在心电信号处理中，噪声滤除和特征提取是非常重要的环节，本文将介绍心电信号处理中常用的噪声滤除与特征提取方法。

一、噪声滤除方法1. 经验模态分解（EMD）经验模态分解是一种基于数据的自适应信号分解方法，能够将非线性和非平稳信号分解为一组称为本征模态函数（IMF）的子信号。

通过对IMF进行滤波处理，可以去除心电信号中的噪声。

EMD方法的优点在于它能够根据数据的特点自适应地分解信号，无需对信号进行任何假设。

2.小波去噪小波去噪是一种基于小波变换和阈值处理的滤波方法。

它将信号分解为各个尺度的小波系数，并对小波系数进行阈值处理来去除噪声成分。

小波去噪方法在滤除噪声的同时，保留了心电信号中的重要特征。

3.自适应滤波自适应滤波是一种根据信号的统计特性进行滤波的方法。

它根据信号的局部统计特性估计噪声方差，并通过滤波器的自适应参数来调整滤波器的增益。

自适应滤波方法能够根据信号的变化自适应地调整滤波参数，因此对于不同类型的心电信号都具有较好的滤波效果。

二、特征提取方法1.时域特征时域特征是在时间轴上对心电信号进行分析的一种方法。

常见的时域特征包括平均心率（HR）、标准差（SDNN）、方差（VAR）、均方根（RMSSD）等。

这些特征能够反映心电信号的整体变化程度和稳定性，对于心脏疾病的诊断和监测非常有价值。

2.频域特征频域特征是将心电信号从时域转换到频域进行分析的一种方法。

通过应用傅里叶变换或小波变换，可以将心电信号分解为频率分量，并计算各个频率分量的能量或功率谱密度。

常用的频域特征包括低频功率（LF）、高频功率（HF），以及它们的比值LF/HF等。

利用MATLAB进行心电图信号处理与分析

利用MATLAB进行心电图信号处理与分析心电图（Electrocardiogram，简称ECG）是一种记录心脏电活动的重要手段，通过对心电图信号的处理与分析可以帮助医生判断患者的心脏健康状况。

MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，被广泛运用于心电图信号处理与分析领域。

本文将介绍如何利用MATLAB进行心电图信号处理与分析，包括信号预处理、特征提取、心率检测等内容。

1. 信号预处理在进行心电图信号处理之前，首先需要对原始信号进行预处理，以提高后续分析的准确性和可靠性。

常见的信号预处理方法包括滤波、去噪和基线漂移校正等。

1.1 滤波滤波是信号处理中常用的技术，可以去除信号中的噪声和干扰，保留有用的信息。

在心电图信号处理中，常用的滤波方法包括低通滤波、高通滤波和带通滤波等。

MATLAB提供了丰富的滤波函数和工具箱，可以方便地实现各种滤波操作。

1.2 去噪心电图信号往往受到各种干扰和噪声的影响，如肌肉运动、呼吸运动等。

去噪是信号预处理中至关重要的一步，可以有效提取出心电活动的真实信息。

MATLAB中有多种去噪算法可供选择，如小波去噪、均值滤波等。

1.3 基线漂移校正基线漂移是指心电图信号中由于各种原因引起的直流成分变化，会影响后续特征提取和分析的准确性。

在预处理阶段需要对基线漂移进行校正，以保证后续分析结果的可靠性。

MATLAB提供了多种基线漂移校正方法，如多项式拟合、小波变换等。

2. 特征提取特征提取是对经过预处理的心电图信号进行进一步分析和抽取有意义的特征信息。

常见的特征包括R峰位置、QRS波群宽度、ST段变化等，这些特征可以反映心脏活动的规律和异常情况。

2.1 R峰检测R峰是心电图中QRS波群中最高点对应的峰值，通常用于计算心率和分析心脏节律。

MATLAB提供了多种R峰检测算法，如基于阈值法、基于波形相似性比较法等。

通过R峰检测可以准确计算心率，并进一步分析心脏节律是否规律。

2.2 QRS波群特征提取除了R峰位置外，QRS波群中的形态和宽度也包含了丰富的信息。

心电信号的噪声去除及其应用

心电信号的噪声去除及其应用心电信号是指记录人体心脏活动产生的电信号，在临床应用中，心电图是一种常见的检测方法，而信号噪声会直接影响到心电图的精确度。

因此，在对心电图进行分析和诊断时，必须对信号进行噪声去除。

心电信号噪声的种类心电信号噪声种类主要有三种，分别为基线漂移、交流电干扰和肌电干扰。

1. 基线漂移基线漂移是指信号低频部分的偏移，由于人体的呼吸、体位变化等因素引起，它会通过采集传感器传输到信号中。

由于基线漂移偏移程度比较小，通常采用直流耦合方式，将信道中的低频内容全部去除，以达到去除基线漂移的目的。

2. 交流电干扰由于电源线受电网电压的影响，会发生电压波动，从而产生交流电干扰。

在采集信号的传感器中与电源线联系紧密的接口，更容易受到干扰。

在处理信号时，可以使用电源线分离器来消除干扰。

3. 肌电干扰肌电干扰产生于人体肌肉的运动中，会通过皮肤传感器的引导进入心电信号中。

在采集信号时，应尽可能地减少肌电干扰，可以采用差分式滤波器、暂态抑制器等技术，消除或削弱肌电干扰。

心电信号噪声去除技术1. 滤波技术滤波技术是常见的信号去噪技术之一。

根据信号的不同特征，可以对信号进行高通、低通、带通、带阻滤波。

同时，滤波技术也有局限性，过滤程度过高会影响信号特性，因此应根据实际情况选择合适的滤波器。

2. 小波变换技术小波变换技术是目前应用较为广泛的处理心电信号噪声的一种方法。

小波变换可以使本质上非稳态的信号更易于处理，同时也可以剖析出信号的不同频度成分，从而找到并去除信号中的噪声。

3. 自适应噪声估计技术自适应噪声估计技术是一种新型的信号去噪技术，可以根据信号本身对噪声进行自适应估计，从而实现噪声去除。

自适应噪声估计技术需要基于统计方法进行模型建立，需要对信号有较深入的了解和研究。

心电信号噪声去除的应用1. 心脏疾病诊断心电信号是诊断心脏疾病的重要依据之一，精确且清晰的信号可以有效地帮助医生进行准确判断。

在去除噪声后，可以更准确地看到心电图中的异常波形，从而更准确地进行疾病诊断。

心电信号去噪及效果评价研究

分类号：ＴＰ３９１５２０．６０９９密级：天津理工大学研究生学位论文心电信号去噪及效果评价研究（申请硕士学位）学科专业：计算机软件与理论研究方向：生物信号与智能处理作者姓名：顾远指导教师：郑刚２０１１年１２月川１１１ｌｌｌ｜１｜１Ⅲ１｜１１１１四１１１１１０川… Ｙ２０５９８１６ＴｈｅｓｉｓＳｕｂｍｉｔｔｅｄｔｏＴｉａｎｊｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｆｏｒｔｈｅＭａｓｔｅｒ’ｓＤｅｇｒｅｅＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＮｏｉｓｅＥｌｉｍｉｎａｔｉｏｎｏｆＥＣＧａｎｄＩｔｓＤｅｎｏｉｓｉｎｇＥｖａｌｕａｔｉｏｎＢｙＹｈａｎＧＵＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒＧａｎｇＺｈｅｎｇＤｅｃｅｍｂｅｒ２０ｌｌ独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得叁盗堡墨太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。

与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。

学位论文作者签名：／ａ址签字日期：勿，’年≯Ｉ’１呻日学位抡文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津理工大学有关保留、使用学位论文的规定。

特授权天津理工大鲎可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编，以供查阅和借阅。

同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复本和电子文件。

（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：签字日期：仞。

ｚ年’月可日签字日期：ｊ纠二年工月≯ｒ日摘要心电信号中的基线漂移等噪声干扰问题由来已久，各种降噪方法的研究层出不穷。

本研究根据心电信号对医疗诊断的重要意义，以及对信号保真程度的严格要求，在保证信号波形形态和电位不失真的前提下，最大限度的去除漂移噪声、为后续的诊断提供特征点清晰且真实反映患者心电活动的的心电信号。

如何使用Matlab进行心电信号处理与分析

如何使用Matlab进行心电信号处理与分析1. 引言心电信号是一种重要的生理信号，对心脏病的诊断和监测起着至关重要的作用。

Matlab是一种功能强大的工具，用于信号处理和数据分析，特别适用于心电信号处理。

本文将介绍如何使用Matlab进行心电信号处理与分析的方法和技巧。

2. 数据读取和预处理首先，需要将采集到的心电信号从数据文件中读取到Matlab中进行后续处理和分析。

可以使用Matlab提供的函数（如load、importdata等）来读取常见的数据格式（如txt、csv等）。

在读取完成后，进行数据预处理以去除可能存在的噪声和干扰。

常见的预处理方法包括滤波和去噪。

滤波可以通过设计数字滤波器（如低通滤波器、带通滤波器等）或应用现有的滤波器函数（如butter、cheby1等）来实现。

去噪可以通过信号处理技术（如小波变换、小波阈值去噪等）来实现。

3. 心电信号特征提取在预处理完成后，需要从心电信号中提取出有用的特征。

这些特征可以用于心脏异常的诊断和疾病监测。

常见的特征包括心率、QRS波群宽度、ST段和T波等。

心率可以通过计算RR间期的倒数来获得，即心率=60/RR间期。

QRS波群宽度可以通过计算QRS波群的起始点和结束点之间的时间差来获得。

ST段和T波的特征可以通过计算它们的幅值、持续时间和斜率来获得。

Matlab提供了许多函数和工具箱，可以方便地实现这些特征的提取。

例如，可以使用Matlab中的QRS检测函数（如ecgQRSdetect）来检测QRS波群，并计算起始点和结束点的时间差。

类似地，可以使用Matlab中的函数（如ecgwaveform）来计算ST段和T波的特征。

4. 心电信号分析心电信号分析常用于心脏病的诊断和疾病监测。

Matlab提供了许多工具和函数，可用于心电信号的分类和模式识别。

以下是一些常见的心电信号分析方法和技术：4.1 心律失常检测心律失常是一种常见的心脏问题，对人体健康产生重大影响。

心电信号去噪中的小波方法

【摘要】心电信号的降噪处理是获得清晰、有效心电图信息的必要步骤，随着医学的进步，对心电信号的信噪比和分辨率提出了越来越高的要求。

小波分析作为一个新兴的数学方法在心电信号去噪中有着巨大的潜力。

总结心电信号去噪中的各种小波方法，详细分析它们在心电信号去噪中的特点及应用范围，最后简要叙述了心电信号小波去噪的一些问题和发展趋势。

【关键词】阈值去噪；极大模值；小波变换；心电信号去噪1 引言心电信号处理是国内外近年来迅速发展的一个研究热点，是现代生命科学研究的重要组成部分，其目的是为了从获得的信号中提取有用信息。

心电信号通过记录体表电位差获得，它反映了心脏的活动状况，对于心脏疾病的诊断提供了主要的依据，但是心电信号的波形复杂（主要由P、Q、R、S、T波组成），而且易受各种噪声影响，因此如何从受噪声污染的心电信号中提取清晰、有效的临床信息成为人们关注的焦点。

在去噪过程中，由于心电信号具有非平稳特性且污染噪声分布范围大，限制了传统线性滤波器的使用，所以在过去的几年中小波分析被广泛地应用于心电信号的去噪中。

许多学者根据心电信号噪声的特点不断提出新的小波去噪方法，使得它在心电信号的去噪应用中不断得到完善，为心电图的清晰识别奠定了基础。

本研究总结小波分析在心电信号去噪中的各种方法，分析其特点及应用范围，最后阐述了心电信号小波去噪的一些问题和发展趋势。

2 心电信号噪声的来源及特点心电信号在经过采集、数模转换过程中，不可避免的受到各种类型的噪声干扰，这些干扰使得得到的心电信号的信噪比较低,甚至淹没了心电信号。

通常心电信号中主要包括以下3种噪声：①工频干扰主要包括50HZ 电源线干扰及高次谐波干扰。

由于人体分布电容的存在使入体具有天线效应以及较长的导联线暴露在外，50HZ的工频干扰在心电信号中是常见的，依情况不同，其干扰幅度达心电信号峰一峰值的0~50%。

②肌电干扰由于病人的紧张或寒冷刺激，以及因某些疾病如甲状腺机能亢进等，都会产生高频肌电噪声，其产生是众多肌纤维分时随机收缩时引起的，频率范围很广(DC-1000V), 谱特性接近白噪声，其频率一般在5HZ~2KHZ之间。

心电图信号处理的基本方法

心电图信号处理的基本方法心电图信号是医学领域中一项非常关键的检测手段，通过对心电图信号的处理可以帮助医生更好地辨别病情和诊断疾病。

在信号处理中，有一些基本方法可以帮助我们更好地理解和处理心电图信号。

一、心电图信号预处理心电图信号的预处理主要是为了去噪和滤波，以提高信噪比和减少干扰。

去噪可以从信号的振幅和频率两个角度考虑。

常见的方法有中值滤波、小波变换去噪和自适应信号处理。

滤波则可以分为低通滤波和带通滤波两种，低通滤波可以消去高频噪声，而带通滤波则可以滤除特定频率的信号。

二、心电图信号特征提取心电图信号特征提取可以帮助我们获取信号中的关键信息和参数。

特征提取可以通过信号的时域和频域两个方面考虑。

时域特征包括信号的平均值、标准差、最大值和最小值等，这些特征可以通过常规的数学方法计算得出。

频域特征则可以通过傅里叶变换来实现，包括信号的功率谱密度、频率峰值等。

三、心电图信号分类心电图信号分类可以帮助我们对信号进行诊断，以便更好地了解患者的病情。

常见的方法有支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）等。

SVM是一种二分类模型，适用于线性和非线性分类，它可以通过特征提取来实现分类。

ANN则是一种模仿人脑的神经元进行计算的模型，通过训练神经网络来实现分类。

四、心电图信号分析心电图信号分析可以帮助我们了解信号的规律和特征，以帮助医生更好地诊断病情。

常见的方法有时间序列分析和频谱分析。

时间序列分析可以帮助我们理解信号的周期性和趋势性，常用的方法有自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）和自回归滑动平均模型（ARMA）。

频谱分析则可以将信号转换成频率域表示，帮助我们理解信号的频谱特征和频谱分布。

总结心电图信号处理的基本方法涵盖了信号的预处理、特征提取、分类和分析等方面。

通过这些方法可以帮助医生更好地分析和理解心电图信号，以提高诊断准确率和治疗效果。

未来，随着科技的进步和算法的不断更新，信号处理技术也将不断发展和完善。

心电数据处理与去噪

心电数据处理与去噪一、引言心电图（Electrocardiogram，简称ECG）是一种测量心脏电活动的重要方法。

由于心脏电信号受到各种干扰和噪声的影响，准确地识别和分析ECG信号变得至关重要。

本文将介绍心电数据处理与去噪的标准格式，包括信号预处理、去基线漂移、去除肌电干扰、滤波和降噪等内容。

二、信号预处理1. 数据采集：使用心电图仪器采集心电信号，确保信号质量良好，并记录相关信息，如采样率和采样位数等。

2. 数据导入：将采集到的心电数据导入计算机中，准备进行后续的处理和分析工作。

三、去基线漂移1. 基线漂移的定义：基线漂移是指心电信号中由于呼吸、体位变化等因素引起的低频干扰。

2. 基线漂移的检测：通过观察心电图波形，识别出基线漂移的存在与否。

3. 基线漂移的去除：使用滑动平均、小波变换等方法对心电信号进行平滑处理，去除基线漂移的影响。

四、去除肌电干扰1. 肌电干扰的定义：肌电干扰是指由于肌肉活动引起的高频噪声。

2. 肌电干扰的检测：通过观察心电图波形，识别出肌电干扰的存在与否。

3. 肌电干扰的去除：使用带通滤波器对心电信号进行滤波处理，去除肌电干扰的影响。

五、滤波1. 滤波的定义：滤波是指对心电信号进行频率选择性的处理，去除不需要的频率成份。

2. 滤波的分类：根据滤波器的特性，可以将滤波分为低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波等。

3. 滤波的选择：根据实际需求和信号特点，选择合适的滤波器进行滤波处理。

六、降噪1. 噪声的定义：噪声是指心电信号中除了心电活动以外的其他非生理成份。

2. 噪声的检测：通过观察心电图波形，识别出噪声的存在与否。

3. 噪声的降低：使用去噪算法，如小波降噪、自适应滤波等方法，对心电信号进行降噪处理，提高信号质量。

七、总结心电数据处理与去噪是心电信号分析的重要环节，通过信号预处理、去基线漂移、去除肌电干扰、滤波和降噪等步骤，可以提高心电信号的质量和准确性。

在实际应用中，根据具体需求和信号特点，选择合适的方法和算法进行处理，以达到更好的分析效果。

心电去噪方法研究24页PPT

16、业余生活要有意义，不要越轨。——华盛顿 17、一个人即使已登上顶峰，也仍要自强不息。——罗素·贝克 18、最大的挑战和突破在于用人，而用人最大的突破在于信任人。——马云 19、自己活着，就是为了使别人过得更美好。——雷锋 20、要掌握书，莫被书掌握；要为生而读，莫为读而生。——布尔沃
心电去噪方法研究
•
6、黄金时代是在我们的前面，而不在我们的后面。
•
7、心急吃不了热汤圆。
•
8、你可以很有个性，但某些时候请收敛。
•
9、只为成功找பைடு நூலகம்法，不为失败找借口 (蹩脚的工人总是说工具不好)。
•
10、只要下定决心克服恐惧，便几乎能克服任何恐惧。因为，请记住，除了在脑海中，恐惧无处藏身。-- 戴尔．卡耐基。
END