基于小波变换的心电信号去噪综合算法

目的：研究去除心电信号中的基线漂移、工频干扰和肌电干扰等噪声,提高心电信号的自动识别和诊断精度。方法：利用Coif4小波对心电信号进行8尺度分解,采用小波分解重构法去除基线漂移,然后利用改进的小波闽值算法去除工频干扰和肌电干扰。结果：利用Matlab仿真工具,选择MIT-BIH心率失常数据库中信号进行验证,能有效去除这三种噪声,并且很好的保持R波的信息。结论：本算法在不丢失心电信号有用信息的前提下,可以较好的去除三种常见的噪声,可以用于心电信号自动分析之前的预处理。     

基于相关分析方法的非稳态心电T波交替检测研究

目的：研究T波段幅度、形态逐拍交替变化的心电变异现象检测。方法：本研究首先使用Mexican．hat小波检测R峰并对心电信号进行预处理;在提取T波矩阵方面为减少心拍间内差,采用点乘最大法,最大程度地对齐T波;最后基于时域相关分析方法检测T波交替幅度、交替心拍,追踪非稳态心电信号中短暂的交替数据段。结果：利用相关分析法对样本数据所测交替幅度与谱分析法相比更加显著,并且可以检测出谱分析方法无法检测的交替心拍。结论：时域相关分析方法能够更精确地追踪T波交替随时间变化的现象,但其对输入数据要求较高,因此在检测中可以先通过谱分析方法检测为阳性TWA的基础上,再对心电信号进行相关分析,从而确定非稳态交替时间段和更加准确的交替幅度。     

基于小波变换的心电信号去噪算法

目的:去除在心电信号采集过程中混入的肌电干扰、工频干扰、基线漂移等噪声信号,避免噪声对心电信号特征点的识别和提取造成误判和漏判。方法:首先利用coif4小波对心电信号按Mallat算法进行分解,然后采用软、硬阈值折衷与小波重构的算法进行去噪。结果:采用MIT/BIH Arrhythmia Database中的心电信号进行仿真、验证,有效去除了三种常见的噪声信号。结论:本方法实时性好,为临床分析与诊断奠定了基础。