心电信号处理昆明理工大学
心电图实验报告
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告（ 2013 —2014 学年 第 一 学期 ）课程名称：现代医学电子仪器原理与设计 开课实验室：信自楼111 2012年12月5日年级、专业、班 生医091 学号 姓名成绩实验项目名称心电图实验指导教师教师评语教师签名：年 月 日 1. 学会ECG-11B 心电图机的使用. 2. 进一步理解心电导联方式. 3. 进一步熟习心电图机的工作原理.二. 实验仪器、材料XDT-1心电图机，医用酒精，导电膏（可用生理盐水代用）。
三. 心电图的典型波形P 波：0.2mV ；Q 波：0.1mV ；R 波：0.5～1.5mV ；S 波：0.2mV ；T 波：0.1－O.5mV ；P-R 间期：0.12～0.2s ；QRS 间期；0.06—0.1s ；S-T 段：0.12～0.16s ；P －R 段：0.04～0.8s 。
四. 心电图导联● 图二 标准肢导联五. 实验内容及步骤内容：从心电导联方式中任选一种导联，用手动方式操作，绘出心电图，在心电图中标出P 波、R 波、T 波，并读出其●单极肢导联●单极胸导联幅度，填入实验数据表。
步骤：1）.本实验中主要采用的是标准肢体导联I、II、III，故按照下表把四个相应的电极接在人体上。
(1)使用交流电源:插好电源线，机器右侧的电源开关打至“ON”位置，把面板上供电模式选择开关置"OPR"位置就可以开始实际操作。
(2)使用直流电源(电池)a)电源开关置于“OFF”状态。
b)供电模式选择开关由充电“STBY”或“CHG”拨到工作“OPR”或“DC”。
电池电量可由电池存电量(BATTERY)指示灯指示。
一个灯亮时尽量不用电池供电，电量指示灯闪烁时禁止使用。
其余可按交流电源的操作方法进行心电图记录。
●本机是便携式心电图机，在无交流电源时，可用机内电池操作，电池可多次重复充电使用。
在使用机内电池操作时，可以不必接地线，但接上地线有助于消除交流电干扰。
医学信息处理中的心电信号分析技术综述
医学信息处理中的心电信号分析技术综述心电信号是一种反映心脏电活动的生物电信号，对于医学诊断和疾病监测具有重要的意义。
在医学信息处理中，心电信号分析技术被广泛用于心脏疾病的诊断、预防和治疗。
本文将综述医学信息处理中的心电信号分析技术，包括信号预处理、特征提取和分类等方面的研究进展。
首先，信号预处理是心电信号分析的重要步骤，其目的是去除噪声和干扰，提取出心电信号的有效信息。
常见的信号预处理方法包括滤波、降噪和去基线等。
滤波可以去除高频干扰和低频漂移，常用的滤波器有低通滤波器和高通滤波器。
降噪技术可以通过小波变换、Kalman滤波等方法去除信号中的噪声，保留信号的有效成分。
去基线技术可以消除信号中的基线漂移，提取出心电信号的时间和频率特征。
接着，特征提取是心电信号分析的关键步骤，其目的是提取出心电信号中的有用信息，为后续的分类和诊断提供依据。
心电信号的主要特征包括时间域特征、频域特征和时频域特征。
时间域特征包括平均心率、R峰振幅和QRS波宽度等，反映了心脏的节律性和波形特征。
频域特征包括功率谱密度和频带能量等，可以揭示心电信号的频率分布和能量分布。
时频域特征通过小波变换等方法，可以同时分析心电信号在时间和频率上的特征。
最后，分类是心电信号分析的最终目标，通过将心电信号进行分类，可以实现心脏疾病的诊断和监测。
分类方法包括传统的监督学习方法和深度学习方法。
传统的监督学习方法主要采用特征提取和分类器构建的两步骤方法，如支持向量机、朴素贝叶斯和人工神经网络等。
深度学习方法则利用神经网络的深层结构和端到端学习的特点，直接从原始心电信号中学习特征和分类模型，如深度神经网络和卷积神经网络等。
除了上述几个方面外，心电信号分析技术在医学信息处理中还有其他一些重要的研究内容。
例如，心电信号的时空分析可以通过多通道的心电信号采集，描绘出心脏活动的空间分布和时序演化。
心电信号的模态分解可以将原始信号分解为不同的模态成分，分析心脏的多尺度动态特征。
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。
心电信号处理的算法研究
心电信号处理的算法研究心电信号是一种用于诊断和监测心脏健康状况的重要生理信号。
随着计算机科学和信号处理技术的发展，对心电信号进行数字处理已成为心电学研究的基础。
心电信号处理的目的是从原始信号中提取有用的特征，以便进行诊断和监测。
心电信号处理的算法主要包括信号滤波、特征提取、分类识别等步骤。
一、信号滤波心电信号往往包含大量的噪声和干扰，对信号进行滤波是信号处理的第一步。
常用的信号滤波方法包括数字滤波器和小波变换。
数字滤波器的设计基于数字滤波器的系数，这些系数可以根据需要进行优化。
常用的数字滤波器包括低通滤波器、带通滤波器、高通滤波器等。
小波变换是一种多尺度、非局部性的信号分解方法，通过对信号进行分解和重构，实现信号的滤波。
小波变换有许多种，如Haar小波变换、Daubechies小波变换等。
二、特征提取特征提取是指从原始信号中提取有意义的特征，以便进行诊断和分类。
在心电信号处理中，常用的特征包括时间域特征、频域特征和时频域特征。
时间域特征包括平均值、标准差、方差等。
频域特征包括功率谱密度、能量密度等。
时频域特征是指在时间和频率域中对信号进行分析，如连续小波变换等。
三、分类识别分类识别是指将提取到的特征用于分类和识别具体的心脏疾病。
在分类识别中，常用的方法包括支持向量机、人工神经网络、逻辑回归等。
支持向量机是一种基于统计学习理论的分类算法，通过支持向量的最大间隔分类实现对信号的分类。
人工神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型，它可以学习和自适应，通过训练实现对信号的分类。
逻辑回归是一种广泛应用于分类和回归等任务上的算法，通过为每个特征赋予权重，实现对信号的分类。
总体来看，心电信号处理的算法研究对于提高心脏疾病的诊断和监测具有重要意义。
在未来，随着人工智能和机器学习技术的发展，心电信号处理的算法研究将会有更广阔的应用前景。
心电信号处理的方法与技巧分享
心电信号处理的方法与技巧分享引言：心电信号是一种重要的生物电信号，可以反映人体心脏的电活动情况，对于心脏疾病的诊断和监测具有重要意义。
心电信号的处理是心电医学领域的一项核心工作，本文将分享一些心电信号处理的方法与技巧，帮助读者更好地了解和应用心电信号处理技术。
一、心电信号获取与预处理1. 心电信号的获取心电信号可以通过心电图仪器获取，一般是通过电极贴在人体皮肤上收集心电信号。
在采集过程中，应确保电极与皮肤的贴合紧密，避免干扰信号的外界因素，如电线或手机。
同时，需要保持患者身心放松，避免肌肉活动引起的干扰。
2. 心电信号的预处理心电信号采集后，通常需要进行一系列的预处理工作，以去除噪声和干扰，更好地分析和理解信号。
常见的心电信号预处理步骤包括：滤波、去基线漂移、去除伪差、降噪等。
二、心电信号的特征提取心电信号中包含了丰富的生理和病理信息，通过对信号进行特征提取，可以帮助医生分析心电图，并判断患者的心脏状况。
常见的心电信号特征包括：心率变异性、QRS波形、ST段与T波形态等。
1. 心率变异性(HRV)心率变异性指的是心跳间期的变化，是心脏自主神经系统活动的反映。
通过对心电信号的R波峰进行检测和计算，可以得到心率变异性的特征参数，如标准差、频域分析参数等。
心率变异性的分析可以评估心脏的自律性和心血管系统的功能状态，对于诊断心律失常、冠心病等疾病具有重要意义。
2. QRS波形分析QRS波形是心电图中最明显的特征波形之一，通过对QRS波形的检测和分析，可以帮助医生判断心脏的传导系统是否正常。
常用的QRS波形特征参数包括QRS波宽度、振幅等，对于心肌梗死、心室肥厚等疾病的诊断有一定参考价值。
3. ST段与T波形态分析ST段与T波形态的异常变化常常与心肌缺血、心肌损伤等疾病相关。
通过对ST段与T波形态的检测和分析，可以帮助医生判断心脏的供血情况以及心室复极的异常情况。
常用的ST段与T波形态特征参数包括ST段抬高或压低程度、T波平坦度等。
心电信号滤波处理原理
心电信号滤波处理原理
心电信号滤波处理是为了去除噪声或者干扰，保留心电信号的有效信息。
其原理可以分为以下几个步骤：
1. 信号采集：心电信号经过电极采集后转化为模拟电信号。
2. 模拟滤波：对采集到的模拟心电信号进行滤波处理，主要包括低通滤波和高通滤波。
其中低通滤波去除高频噪声，保留低频的心电信息；高通滤波去除低频噪声，保留高频的心电信息。
3. 模数转换：经过滤波的模拟心电信号转化成数字信号，通过模数转换器将模拟信号转化为数字表示。
4. 数字滤波：对数字信号进行滤波处理，可以采用数字滤波器，如低通滤波和高通滤波器。
数字滤波器广泛使用数字滤波器设计方法，如FIR滤波器或IIR滤波器。
5. 数据处理：通过数据处理算法对滤波后的心电信号进行降噪处理，常见的方法有加权平均、小波变换、小波包变换等。
6. 结果显示：将处理后的心电信号进行可视化显示或者保存等操作，方便医生进行分析和诊断。
通过以上步骤，心电信号滤波处理可以有效去除噪声，提取出有效的心电信号，帮助医生进行心脏病的诊断和分析。
心电信号处理算法的研究与应用
心电信号处理算法的研究与应用随着科技的发展，心电信号处理算法的研究与应用已经成为医学领域的一个重要研究方向。
心电图是评估心脏功能、诊断心脏疾病的重要工具。
而心电信号处理算法则是对心电图信号进行数字信号处理，提取出心脏电活动的相关信息，从而更好地达到诊断和治疗的目的。
1. 心电信号处理的算法分类心电信号处理算法主要分为时间域、频域、小波变换和时频域等四大类。
其中，时间域算法是指直接对心电图信号进行加工处理，如高通滤波、低通滤波、中值滤波等。
这些算法主要是对心电图信号进行平滑和去噪。
频域算法则是通过傅里叶变换将时间域的心电图信号转化为频域信号，通过滤波、谱分析和谱估计等方法对频域信号进行处理。
小波变换是在频域的基础上发展起来的，它能够更好地分离出心脏信号的不同频率成分，并且对噪声的抵抗能力也更强。
时频域算法则是基于频谱自适应性的算法，能够更好地处理信号的时域和频域特点。
2. 心电信号处理算法在临床上的应用心电图是评估心脏功能和诊断心脏疾病的重要方法，但是由于心电图信号的噪声和复杂性，使诊断困难。
心电信号处理算法的应用可以更好地从复杂的心电信号中提取出相关的特征信息，这对于心脏疾病的诊断和治疗具有重要作用。
2.1 心电信号处理算法在心脏疾病诊断中的应用心脏疾病诊断的重要手段就是心电图信号的分析，而心电信号处理算法的应用可以更准确地得出心脏疾病的诊断结果。
研究发现，基于小波变换的心电信号处理算法能够更加准确地检测心律不齐和房颤等心脏疾病，从而更好地引导医生治疗决策。
2.2 心电信号处理算法在心脏病变监测中的应用心脏病变监测需要持续不断地对心脏信号进行分析，而心电信号处理算法可以在短时间内快速而准确地对心电图信号进行处理。
基于时频域的心电信号处理算法能够更好地区分心脏病变的不同阶段，可以及时地发现潜在的心脏病变。
3. 心电信号处理算法未来可能的发展随着大数据和人工智能技术的发展，心电信号处理算法的未来发展将会更加广泛。
心电信号
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告（ 2016 —2017 学年第二学期）课程名称：生物医学信号处理开课实验室：信自445 设备编号：实验日期：2017.6.13一、实验目的1、对心电信号的记录、处理，心电信号的特点、心电信号的噪声抑制，工频干扰的抑制与基线纠漂有总体了解。
2、能利用MATLAB GUI设计简单GUI程序。
二、实验原理1、心电信号属生物医学信号，具有如下特点：信号具有近场检测的特点，离开人体表微小的距离，就基本上检测不到信号；心电信号通常比较微弱，至多为mV量级；属低频信号，且能量主要在几百赫兹以下；干扰特别强。
干扰既来自生物体内，如肌电干扰、呼吸干扰等；也来自生物体外，如工频干扰、信号拾取时因不良接地等引入的其他外来串扰等；干扰信号与心电信号本身频带重叠(如工频干扰等)。
2、工频干扰抑制：现在使用较多的方法是使用滤波器对工频干扰进行抑制。
3、基线漂移：基线漂移是因为呼吸，肢体活动或运动心电图测试所引起的，故这样使得ECG信号的基准线呈现上下漂移的情况。
三、实验内容及步骤1、查询心电信号处理相关资料。
了解心电信号的记录、处理，心电信号的特点、心电信号的噪声抑制，工频干扰的抑制与基线纠漂。
（1）心电信号相关资料人体心电信号是非常微弱的生理低频电信号，通常最大的幅值不超过5mV，信号频率在0．05～100Hz之间。
心电信号是通过安装在人体皮肤表面的电极来拾取的。
由于电极和皮肤组织之间会发生极化现象，会对心电信号产生严重的干扰。
加之人体是一个复杂的生命系统，存在各种各样的其他生理电信号对心电信号产生干扰。
同时由于我们处在一个电磁包围的环境中，人体就像一根会移动的天线，从而会对心电信号产生50Hz左右的干扰信号。
心电信号具有微弱、低频、高阻抗等特性，极容易受到干扰，所以分析干扰的来源，针对不同干扰采取相应的滤除措施，是数据采集重点考虑的一个问题。
（2）心电信号具有以下几个特点：信号极其微弱，一般只有0.05～4mV，典型值为1mV；频率范围较低，频率范围为0.1～35Hz，主要集中在5～20Hz；存在不稳定性。
心电信号预处理
《生物医学信号处理》实习报告次!其特征值包括初始瞬态的幅值和工频成分的幅值!衰减的时间常数;其持续时间一般为15左右,幅值可达记录仪的最大值"。
(3)人为运动人为运动是瞬时的(但非阶跃)基线改变,由电极移动中电极与皮肤阻抗改变所引起"人为运动由病人的运动和振动所引起,造成的基线干扰形状可认为类似周期正弦信号,其峰值幅度和持续时间是变化的,幅值通常为几十毫伏"。
(4)肌电干扰(EMG)肌电干扰来自于人体的肌肉颤动,肌肉运动产生毫伏级电势"EMG基线通常在很小电压范围内"所以一般不明显"肌电干扰可视为瞬时发生的零均值带限噪声,主要能量集中在30一300Hz范围内"。
(5)基线漂移和呼吸时ECG幅值的变化基线漂移和呼吸时ECG幅值的变化一般由人体呼吸!电极移动等低频干扰所引起,频率小于5Hz;其变化可视为一个加在心电信号上的与呼吸频率同频率的正弦分量,在0.015一0.3Hz处基线变化变化幅度的为ECG峰峰值的15%"。
上面的电极接触噪声与人为运动所产生的噪声是人为因素造成的，当然也可以通过人为因素来避免。
然而工频干扰、肌电干扰(EMG)与基线漂移和呼吸时ECG幅值的变化就不是人为因素所能消除的了。
为了滤除掉上述三种噪声，我按照实验要求设计了三种不同的滤波器。
分别是巴特沃斯滤波器与切比雪夫滤波器。
为了对比他们的滤波效果，又设计了一个维纳滤波器。
最后运用SNR指标定量分析了不同滤波器的去噪能力。
以下是3种滤波器的原理：1.巴特沃斯滤波器的设计原理其特点是通频带内的频率响应曲线最大限度平坦，没有起伏，而在阻频带则逐渐下降为零（对理想低通滤波的逼近：巴特沃思滤波器是以原点附近的最大平坦响应来逼近理想低通滤波器）。
而滤波器的幅频特性是随着滤波器的阶次N的增加而变得越来越好，在截止频率有：（1）衰减具有不变性。
通带、阻带均具有单调下降的特性。
心电图检查实验报告
心电图检查实验报告心电图测量的实验报告【实验目的】1、了解心电测量的原理，并学习用生理信号计算机采集系统记录人体心电图。
2、学习正常心电图中各波的命名与波形，了解其生理意义。
3、学习利用心电图计量心率，P-R间期、Q-T间期等各项数值。
【实验器械】RM6240生理信号计算机采集处理系统、数据输入连接线、电极夹、30%酒精、95%酒精、酒精棉球。
【实验步骤】1、将连接线连好，打开计算机采集系统，选择“心电实验”。
确保及其妥善接地。
2、受试者摘下眼镜、手表等金属物品及微型电器，在安放电极夹的部位用95%酒精棉球洗脱去油脂，再用30%酒精擦湿以方便导电。
按照标准导联方式（左手接正极，右手接负极，右脚接地，这是标准导联方式之一）接好电极。
电极夹安放在肌肉较少的部分，手部在腕关节屈侧上方3-5cm处，足部在小队下端内踝上方约3-5cm处。
3、调节基线位置、描记速度、信号增益及方向，使心电通道窗口中的波形易于观察。
4、开始观察并记录心电图，截取波形稳定的几个连续周期，保存文件，标明受试者姓名及实验时间。
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告（ xx—xx 学年第一学期）课程名称：现代医学电子仪器原理与设计开课实验室：信自楼111 xx年12月5日一. 实验目的1. 学会ECG-11B心电图机的使用.2. 进一步理解心电导联方式.3. 进一步熟习心电图机的工作原理.二. 实验仪器、材料XDT-1心电图机，医用酒精，导电膏（可用生理盐水代用）。
三. 心电图的典型波形P波：0.2mV；Q波：0.1mV；R波：0.5～1.5mV；S波：0.2mV；T 波：0.1－O.5mV；P-R间期：0.12～0.2s；QRS间期；0.06—0.1s；S-T段：0.12～0.16s；P－R段：0.04～0.8s。
四. 心电图导联图二标准肢导联单极肢导联单极胸导联五. 实验内容及步骤内容：从心电导联方式中任选一种导联，用手动方式操作，绘出心电图，在心电图中标出P波、R波、T波，并读出其幅度，填入实验数据表。
生物医学工程中的心电信号处理与心律失常检测
生物医学工程中的心电信号处理与心律失常检测心电信号处理在生物医学工程中起着至关重要的作用。
心电信号是指人体心脏在工作过程中所产生的电信号，通过对心电信号的处理和分析，可以帮助医生判断患者心脏的功能状态、诊断心律失常，并且为制定个性化的治疗方案提供依据。
本文将重点介绍心电信号的处理方法和心律失常检测的相关技术。
在心电信号处理中，首先要进行的是信号采集。
通常使用心电图仪等设备对患者的心电信号进行采集。
采集到的信号是一个时间记录，包含心脏在不同时间点的电信号数值。
然后，需要对信号进行预处理，以去除采集过程中的噪声和干扰。
常用的预处理方法包括滤波、降噪和去基线。
滤波可以去除信号中的高频噪声和低频干扰，使信号更加清晰可辨；降噪是通过统计和数学模型等方法，对信号中的随机噪声进行消除或减弱；去基线是去除信号中的直流分量，保留心电信号的动态变化特征。
除了预处理外，特征提取是心电信号处理的另一个关键步骤。
特征提取可以从心电信号中提取出具有代表性的特征值，用于后续的心律失常检测和分类。
常见的特征包括心率、QRS波形、ST段和T波等。
心率是指心脏每分钟跳动的次数，可以通过统计信号中的R峰的数量来计算；QRS波形是心电信号中QRS复合波的形状特征，可以通过滑动窗口和相关算法进行提取；ST段和T波是心脏收缩和舒张过程中的电信号特征，可用来评估心肌缺血和心绞痛等心血管疾病。
在特征提取之后，需要对心律失常进行检测和分类。
心律失常是指心脏节律发生异常的情况，包括心动过缓、心动过速、房颤、室颤等。
心律失常的检测是通过将提取的特征与已知的心律失常特征进行匹配和分类来实现的。
常用的方法包括规则基础方法、模式识别和机器学习等。
规则基础方法是根据心律失常的特征规律，设计一系列的规则来判断心律失常的类型；模式识别则是使用已知的心律失常样本，通过特征的统计学模型和分类器进行训练和识别；机器学习则是使用机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，通过学习样本数据中的特征与心律失常之间的关系，从而进行检测和分类。
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。
心电信号处理概述
特征信息的 提取
任务：抓住所表现出的疾病症状最本 质的特征。 难点：是目前该研究领域最薄弱的环 节；为记录细节，采样频率推荐为 500hz以上，导联数目越来越多，信息 量大，因此必须进行有效的特征提取。
特征信息的提取
时域：不同波形的时限、时段、形状 特点。Ripley K.L 1980；田立军等 1992 频域：先进行傅立叶变换，然后考察 频域内的特征分布。Nygards M.E 1997；Herbschleb J.N 1980；Nolle F.M 1980；Barro S 1997；万相奎 2005。
导联II产生的图形本质上等同于肢体导联II。
胸前导联V1可以做出与导联MCL1最近似的心电图图 形。
心电信号基本波形
P：表示窦房结放电和心房除极 QRS波群：代表心室肌除极 P-R间期：代表心房除极、在房室结的冲动延搁， 然后沿纤维束分支传导至蒲肯野纤维。 T：代表心室复极 ST：代表心室复极的早期阶段
远程心电监护系统的研究现状
Holter系统 TTM心电监护系统 遥测心电监护系统 基于计算机网络的远程心电监护系统 基于移动通信的远程心电监护系统
动态心电信号预处理
主要噪声：工频干扰、基线漂移、肌 电干扰、运动伪迹等。 早期：优化电路设计、良好元器件、 特殊抗干扰电路。 现在：使用数字滤波器。
预处理数字滤波器
心电信号处理概述
心脏基础知识
心脏结构与血液循环
心电信号基础知识
心脏的传导系统
12导联
12导联心电图实际上是通过两个平面、12个 不同位置“观察”心脏电活动。凭借心脏电 流方向与正负电极间关系，在12个位置中的 每一个体置都能做出不同的心电图图形。 12导联心电图中前6个导联被称为肢体导联， 它们分别取名为导联I、导联II、导联III、导 联aVr、导联aVI和导联aVf。肢体导联的电 极放置在胳膊和腿上，沿垂直面至上而下检 查心脏。
“电力工程信号处理及应用”国家级精品课程建设实践
质量检测 、 故障选相以及设备局 部放 电 信号检测等方面的应用 ；
分 形算法 来实现 电力系统 中的配 电网故障选 线 、 输 电网故障选 相、 变 压器 涌流鉴别 、 ’ 电力 电缆局 部放电信号检测 以及 负荷 预 测等应用 问题 。
系统 和 自 动化 系统都广泛地 涉及信号分析 和处理 技术 ， 自 动化 系统中按一定 的控 制规则得 出的控制信号， 系统状态 的估计， 控
制对 象数学 模型 的确 定 ， 系统测 量噪声 的剔 除 ， 直 至 自适 应控 制、 智能控 制等都 通过信号 的分析与处理 来实现 。电力系统 的 故障分析 和诊 断、 电力系统的微机保护， 谐 波抑制等更是信号分
理” 的后续课 程。 电力系统暂态量中包含非常丰富的信息 ， 在电 力系统 的各 个 领域都 有极 高研 究和 应用价值 ， 但是， 信 息提取
与区分的难度 随着信号 的复杂程度 明显增大 ， 没有先进 的数学
析与处理技术直接应用 的例子。 随着电力系统的进 一步发展 ， 信
号处理技 术对 它的作用和影响必将越 来越大 。 昆明理工大学 电 力工 程学院就是在信号处理技 术 日 益 重要 的前 提下率先 开设 了 “ 电力工程信号处理及应 用”国家级精品课 程。 ［ ２ 】 在不突破总学 时的前提下， 根据 人才培 养要求 以及各门课程 所包含的知识 结 构、 层面和相互关联 ， 对原 有课 程进行科学地 整合和取舍， 拓宽 课程设 置范围， 并适 当增加反应科学技术发展 的新知识 。
工程专业 开设 的 “ 数 字信号处 理” 课 程并 没有强调其 在 电力系 统 中的应 用 ， 大 部分都是大篇幅讲 述数学内容， 学起来没有针对 性， 更加不懂得 应用在 所学 的专业知 识上 。 所 以对于 电气工 程 专业 “ 数字信号处理” 课 程内容 的改革迫在眉睫。
心电信号预处理以及特征提取
分类器模块
采用支持向量机、神经网络等分 类算法，对提取的特征进行分类 和识别。
系统性能测试
测试数据集
使用标准化的心电数据集进行测试，确保测试结果的准确性和可 靠性。
性能指标
评估系统的准确率、召回率、F1值等性能指标，以衡量系统的分类 效果。
测试环境
在相同配置的计算机上运行测试，确保测试结果的公正性和可比较 性。
03 滤波效果评估
通过比较滤波前后的信号波形和频谱，评估滤波 器的性能和效果，确保信号质量满足后续处理的 要求。
基线漂移消除
01 基线漂移产生原因
主要是由于电极与皮肤接触不良、电极松动或运 动等因素引起的信号偏移。
02 消除方法
采用数字滤波器或自适应滤波算法对信号进行预 处理，谱分布，反映信号在不 同时间点上的频率成分。
03
特征选择与优化
特征重要性评估
特征相关性分析
通过计算特征之间的相关性系数，评估特征之间的关联程度，去 除冗余和无关的特征。
特征稳定性分析
分析特征在不同实验条件下的稳定性，选择稳定性较高的特征，以 提高模型的泛化能力。
特征解释性评估
心电信号预处理以及 特征提取
目录
• 心电信号预处理 • 特征提取 • 特征选择与优化 • 心电信号分类 • 心电信号处理系统实现
01
心电信号预处理
滤波处理
01 滤波类型
包括低通滤波、高通滤波、带通滤波和陷波滤波 等，用于消除不同频率的干扰信号。
02 滤波器设计
根据心电信号的特性和干扰信号的频率特性，选 择合适的滤波器类型和参数，以实现最佳的滤波 效果。
THANKS
感谢观看
02
特征提取
时域特征
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。
心电信号处理与分类方法研究
心电信号处理与分类方法研究心电信号是指记录心脏电活动的信号，对于诊断和预测心脏疾病具有重要意义。
随着心电监测技术的进步，采集到的心电信号数据量庞大，如何有效地处理和分类这些数据成为了一个研究热点。
本文将探讨心电信号处理与分类方法的研究，介绍目前常用的方法并探讨其优缺点。
一、心电信号处理方法1. 滤波器法：滤波是处理心电信号的基础步骤，可以去除信号中的噪声和干扰。
常用的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器。
低通滤波器可以去除高频噪声，高通滤波器可以去除低频噪声，带通滤波器可以选择特定频段的信号。
2. 特征提取法：心电信号中包含了丰富的信息，通过提取这些信息可以得到对心脏状态有意义的特征。
常用的特征包括心率、QRS波形、ST段、T波等。
特征提取方法有时域特征提取和频域特征提取两种。
时域特征提取基于信号的时间序列，包括平均值、方差、斜率等；频域特征提取通过傅里叶变换将信号转化为频域，包括功率谱密度、频带能量等。
3. 波形识别法：心电信号的波形特征在不同心脏疾病的发生中具有差异。
通过对心电信号的波形进行识别和分类，可以实现对心脏疾病的快速诊断和预测。
常用的波形识别方法有基于模板匹配、基于相关性分析、基于人工神经网络等。
这些方法都需要建立一个基准波形或模板，通过比较信号与模板的相似度来识别波形。
二、心电信号分类方法1. 传统机器学习方法：传统的机器学习方法如支持向量机（SVM）、K最近邻（KNN）、决策树等被广泛应用于心电信号分类。
这些方法主要基于特征提取，将提取到的特征作为输入，利用机器学习算法进行分类。
传统机器学习方法可以取得一定的分类效果，但对于复杂的非线性问题效果较差。
2. 深度学习方法：近年来，深度学习方法在心电信号分类中取得了巨大的成功。
深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）等具有强大的特征提取和分类能力。
这些模型可以直接从原始心电信号数据中提取特征，并将其映射到对应的类别。
心电信号滤波处理和原理
心电信号滤波处理和原理
心电信号滤波处理是将原始心电信号经过一系列算法和技术的处理，以去除干扰信号和提取有用信息的过程。
其原理主要包括以下几个方面：
1. 去除基线漂移：心电信号中存在的基线漂移是由于皮肤电位变化或仪器电极接触不良等原因引起的，需要通过高通滤波器去除。
2. 抑制电源干扰：心电仪器接收到的心电信号可能会受到电源频率干扰的影响，在信号处理中可以通过陷波滤波器消除这种干扰。
3. 去除肌电干扰：心电信号中常常伴随着肌电干扰，可以通过低通滤波器去除高频肌电成分。
4. 消除噪声干扰：心电信号中可能受到各种噪声的干扰，如电极噪声、运动噪声等，常使用平均滤波、中值滤波或小波变换等方法进行噪声消除。
5. 信号增强：通过放大信号幅值的方法，可以提高心电信号的清晰度和分辨能力。
心电信号滤波处理可以通过模拟滤波器或数字滤波器实现。
常用的滤波方法包括IIR滤波器、FIR滤波器、小波滤波等。
通过滤波处理，可以提高信号质量，减
少干扰信号，使心电信号更加准确和可靠，便于医生和研究人员对心电图进行分析和诊断。
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昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告（2016 —20 17 学年第二学期）课程名称：生物医学信号处理开课实验室：设备编号：实验日期：2018年5月30日一、实验目的1、对心电信号的记录、处理、心电信号的特点、心电信号的噪声抑制，工频干扰的抑制与基线纠漂有总体了解。
2、能利用MATLAB GUI设计简单的GUI程序。
二、实验原理1、心电信号的特点：心电信号具有近场检测的特点，离开人体表微小的距离，就基本上检测不到信号；心电信号通常比较微弱，至多为mV量级，且能量主要在几百赫兹以下；干扰即来自生物体内，如肌电干扰、呼吸干扰等，也来自生物体外，如工频干扰，信号拾取时因不良接地等引入的其他外来干扰等；干扰信号与心电信号本身频带重叠（如工频干扰等）。
2、工频干扰抑制：现在使用较多的方法是使用滤波器对工频干扰进行抑制。
3、基线漂移：基线漂移是因呼吸、肢体活动或运动心电图测试所引起的，故这样使得ECG信号的基准线呈现上下飘逸的情况。
三、实验内容1、对心电信号处理主程序：clear;close all;clc;load 100_ECG_0_20 //加载心电信号%%%Eliminate Baseline Drift //消除基线漂移s1=ECG_2; //把心电信号ECG-2赋给s1s2=smooth(s1,150); //利用移动平均法对s1做平滑处理ecgsmooth=s1-s2; //消除基线漂移%%%apply Wavelet Transform //应用小波变换[C,L]=wavedec(ecgsmooth,8,'db4'); //用db4对ecgsmooth进行8层分解，其中返回的近似和细节都存放在C中，L存放是近似和各阶细节系数对应的长度（阶数为4阶）[d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8]=detcoef(C,L,[1,2,3,4,5,6,7,8]); //提取小波的细节系数%%%Denoise //降噪，消除干扰[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',ecgsmooth); //返回小波除噪和压缩后的信号cleanecg=wdencmp('gbl',C,L,'db4',8,thr,sorh,keepapp);//通过门限阈值处理得到小波系数（执行降噪操作）%%%thresholding1 //取阈值max_value=max(cleanecg); //最大值（波峰）mean_value=mean(cleanecg); //最小值（波谷）threshold=(max_value-mean_value)/2; //最大值与最小值差的一半作为阈值%%%R detection algorithm//用R检测算法检测信号a5=appcoef(C,L,'db4',5);//取分解后的近似部分，也就是第5层低频系数C1=[a5;d5;d4;d3]; //L1=[length(a5);length(d5);length(d4);length(d3);length(cleanecg)];R_detect_signal=waverec(C1,L1,'db4'); //用二维小波分解的结果C1，L1重建信号R_detect_squared=R_detect_signal.^2; //对R检测信号求平方%%%Beat_Rate_Extraction_Algorithm //计算心率for a=1:length(R_detect_squared)if R_detect_squared(a)>thresholdR_detect_new(a)=R_detect_squared(a);ElseR_detect_new(a)=0;endendmean_R_detect=5*mean(R_detect_new);for q=1:length( R_detect_new)-1if R_detect_new(q)<mean_R_detectR_detect_new(q)=0;endendd=0;for b=1:length( R_detect_new)-1if ( R_detect_new(b)==0) & ( R_detect_new(b+1)~=0)d=d+1;indext(d)= b+1;endendfs_R_deetect=length(R_detect_new)/20;time=indext.*1/fs_R_deetect;ind=0;for z=1:length(time)-1ind=ind+1;time_diff(ind)=time(z+1)-time(z);endav_time=mean(time_diff);Square_Number=av_time/.2;beat_Rate=300/Square_Number;high=max(R_detect_new);subplot(411);plot(s1);title('Orginal Signal'); //绘制原信号波形图subplot(412);plot(s1-s2);title('Baseline drift Elimination'); //绘制消除基线漂移波形图subplot(413);plot(cleanecg);title('Main Signal'); //绘制消除噪声之后的波形图subplot(414);plot(R_detect_new);title('R detected Signal'); //绘制R检测算法检测信号的波形图text(length(R_detect_new)/2,high,['Beat Rate =',num2str(fix(beat_Rate))],'EdgeColor','red'); //显示心率图1 运行结果在此信号处理过程中用到的处理算法有小波分解以及小波信号重构，用了Daubechies(dbN)小波，Daubechies小波简写为dbN，N是小波的阶数。
此程序中db4,表示小波阶数为4。
其流程图下：图2小波算法流程图2、利用matlab GUI平台设计相关GUI程序①GUI界面设置图3 GUI界面设置图②GUI程序：function varargout = untitled1(varargin)gui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...'gui_Singleton', gui_Singleton, ...'gui_OpeningFcn', @untitled1_OpeningFcn, ...'gui_OutputFcn', @untitled1_OutputFcn, ...'gui_LayoutFcn', [] , ...'gui_Callback', []);if nargin&&ischar(varargin{1})gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});endif nargout[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});elsegui_mainfcn(gui_State, varargin{:});endfunction untitled1_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) handles.output = hObject;guidata(hObject, handles);function varargout = untitled1_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) varargout{1} = handles.output;%%设置下拉菜单function popupmenu1_Callback(hObject, eventdata, handles)load100_ECG_0_20a=get(handles.popupmenu1,'value');switch acase 1s1=ECG_1;s2=smooth(s1,150);ecgsmooth=s1-s2;case 2s1=ECG_2;s2=smooth(s1,150);ecgsmooth=s1-s2;End%%绘制原信号波形图，并将图线设置为红色function popupmenu1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)if ispc&&isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');endfunction pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)load100_ECG_0_20a=get( handles.popupmenu1,'value')switch acase 1s1=ECG_1;case 2s1=ECG_2;endsubplot(411);plot(s1,'--r');title('Orginal Signal');%%绘制基线漂移的波形图，图线设置为绿色function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)load100_ECG_0_20a=get(handles.popupmenu1,'value');switch acase 1s1=ECG_1;s2=smooth(s1,150);case 2s1=ECG_2;s2=smooth(s1,150);endsubplot(412);plot(s1-s2,'--g');title('Baseline drift Elimination'); %%绘制进行小波变换降噪之后的主信号波形图function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)load100_ECG_0_20a=get( handles.popupmenu1,'value')switch acase 1s1=ECG_1;s2=smooth(s1,150);ecgsmooth=s1-s2;case 2s1=ECG_2;s2=smooth(s1,150);ecgsmooth=s1-s2;end[C,L]=wavedec(ecgsmooth,8,'db4');[d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8]=detcoef(C,L,[1,2,3,4,5,6,7,8]);[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',ecgsmooth);cleanecg=wdencmp('gbl',C,L,'db4',8,thr,sorh,keepapp);subplot(413);plot(cleanecg);title('Main Signal');%%绘制进行R检测之后的波形图function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles)load100_ECG_0_20a=get( handles.popupmenu1,'value')switch acase 1s1=ECG_1;s2=smooth(s1,150);ecgsmooth=s1-s2;case 2s1=ECG_2;s2=smooth(s1,150);ecgsmooth=s1-s2;end[C,L]=wavedec(ecgsmooth,8,'db4');[d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8]=detcoef(C,L,[1,2,3,4,5,6,7,8]);[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',ecgsmooth);cleanecg=wdencmp('gbl',C,L,'db4',8,thr,sorh,keepapp);max_value=max(cleanecg);mean_value=mean(cleanecg);threshold=(max_value-mean_value)/2;a5=appcoef(C,L,'db4',5);C1=[a5;d5;d4;d3];L1=[length(a5);length(d5);length(d4);length(d3);length(cleanecg)]; R_detect_signal=waverec(C1,L1,'db4');R_detect_squared=R_detect_signal.^2;for a=1:length(R_detect_squared)if R_detect_squared(a)>thresholdR_detect_new(a)=R_detect_squared(a);elseR_detect_new(a)=0;endendmean_R_detect=5*mean(R_detect_new);for q=1:length( R_detect_new)-1if R_detect_new(q)<mean_R_detectR_detect_new(q)=0;endendd=0;for b=1:length( R_detect_new)-1if ( R_detect_new(b)==0) & ( R_detect_new(b+1)~=0)d=d+1;indext(d)= b+1;endendfs_R_deetect=length(R_detect_new)/20;time=indext.*1/fs_R_deetect;ind=0;for z=1:length(time)-1ind=ind+1;time_diff(ind)=time(z+1)-time(z);endav_time=mean(time_diff);Square_Number=av_time/.2;beat_Rate=300/Square_Number;high=max(R_detect_new);subplot(414);plot(R_detect_new);title('R detected Signal'); function pushbutton7_Callback(hObject, eventdata, handles) global R_detect_newd=0;for b=1:length( R_detect_new)-1if ( R_detect_new(b)==0) & ( R_detect_new(b+1)~=0)d=d+1;indext(d)= b+1;endendfs_R_deetect=length(R_detect_new)/20;time=indext.*1/fs_R_deetect;ind=0;for z=1:length(time)-1ind=ind+1;time_diff(ind)=time(z+1)-time(z);endav_time=mean(time_diff);Square_Number=av_time/.2;beat_Rate=300/Square_Number;high=max(R_detect_new);set(handles.edit6,'string',num2str(fix(beat_Rate))); //文本编辑框中显示心率function edit6_Callback(hObject, eventdata, handles)function edit6_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)if ispc&&isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');end图4 GUI界面运行结果图。