内蒙古大学
硕士学位论文
心电信号的预处理及特征点识别算法的研究
姓名：张斐
申请学位级别：硕士
专业：模式识别与智能系统
指导教师：周润景
20080526
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。 2 设计内容 2.1 设计要求： 要求设计出心电数据处理的处理与分析程序。 (1) 处理对象：心电数据； (2) 内容：心电数据仿真，心电数据处理（仿真数据，真实数据）； (3) 结果：得到处理结果。 2.2 设计内容： （1）心电数据仿真； （2）心电数据处理； （3）分析处理结果。 （4）可视化界面设计 2.3 实验原理 2.3.1心电产生原理 我们常说的心电图一般指体表心电图，反映了心脏电兴奋在心脏传导系统中产生和传导的过程。正常人体的每一个心动周期中，各部分兴奋过程中
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910164534.0 (22)申请日 2019.03.05 (71)申请人 武汉大学 地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山 武汉大学 (72)发明人 张捷 李博豪 向可馨 施雪港 范赐恩 邹炼 (74)专利代理机构 武汉科皓知识产权代理事务 所(特殊普通合伙) 42222 代理人 薛玲 (51)Int.Cl. A61B 5/0402(2006.01) (54)发明名称 一种基于深度学习的心电信号分类诊断方 法 (57)摘要 本发明提出了一种基于深度学习的心电信 号分类诊断方法。本发明利用心电采集设备对左 上肢和右上肢之间的心电信号进行采集得到原 始心电信号；将原始心电信号进行预处理得到去 噪后心电信号，提取去噪后心电信号的特征波； 将心电信号的特征波进行四阶多贝西小波的小 波变换，将小波系数按照一定规律构建变换矩 阵；将变换矩阵视为心电信号的特征波对应的时 频图，传入深度学习模块，得到心电信号采集者 可能患有的疾病。本发明能够在频域上分析和凸 显信号的特征，实现心电信号对多种心脏疾病的 初步诊断， 提高诊断的准确率。权利要求书2页 说明书5页 附图2页CN 109893118 A 2019.06.18 C N 109893118 A
权 利 要 求 书1/2页CN 109893118 A 1.一种基于深度学习的心电信号分类诊断方法，其特征在于，包括： 步骤1：利用心电采集设备对左上肢和右上肢之间的心电信号进行采集得到原始心电信号； 步骤2：将原始心电信号进行预处理得到去噪后心电信号，提取去噪后心电信号的特征波； 步骤3：将心电信号的特征波进行四阶多贝西小波的小波变换，将小波系数按照一定规律构建变换矩阵； 步骤4：将变换矩阵视为心电信号的特征波对应的时频图，传入深度学习模块，得到心电信号采集者可能患有的疾病。 2.根据权利要求1所述的基于深度学习的心电信号分类诊断方法，其特征在于：步骤1中所述原始心电信号为s orig＝[a1,a2,…,a N]，其中N为采集的样本数。 3.根据权利要求1所述的基于深度学习的心电信号分类诊断方法，其特征在于：步骤2中所述原始心电信号进行预处理得到去噪后心电信号为： 将原始心电信号s orig＝[a1,a2,…,a N]，其中N为采集的样本数输入至6阶巴特沃斯低通滤波器，滤除原始心电信号的高频噪声，得到去噪后心电信号s denois＝e[b1,b2,…,b N]； 步骤2中所述提取去噪后心电信号的特征波s feature为： 利用提出的快速检测心电信号中qrs波群的算法，提取s denoise＝[b1,b2,…,b N]中的R波并计算第n段心电信号s denoise中R波的总数量K n，n为R波心电信号的序号，n∈[1,M]，M为R波段的数量； 在心电信号采样时间t分钟内，依据相关医学知识，每段心电信号s denoise中R波数量K n应该在50t≤Kn≤100t范围内，对经过提取特征波后心电信号进行初步检测，K n＞100t或K n＜50t的R波可认为是噪声信号或受噪声影响过大的心电信号，用全0序列代替第n段心电信号s denoise； 依据第n段心电信号s denoise中R波的总数量K n对心电信号s denoise提取特征波s feature，提取特征波过程如下： 若第n段心电信号s denoise为非0序列，则在不超出信号长度范围内，选择位于第n段心电信号s denoise中部的R峰峰值点，并以该点为中心，分别从左右各取一定数量的信号点作为该心电信号的特征波，为了更好体现信号的特征和降低计算量，选取的特征波长度L包含正常心率下的四个完整心跳波形； 若第n段心电信号s denoise为0序列，则用长度L的0序列作为这类信号的特征波。 4.根据权利要求1所述的基于深度学习的心电信号分类诊断方法，其特征在于：步骤3中所述心电信号的特征s feature进行四阶多贝西小波的小波变换为： 将特称波s feature用mallet算法对信号进行小波分析，使用四阶多贝西小波对特征波进行尺度为f/60-0.6f的小波变换，其中f为采样频率，提取信号的小波系数，得到相应变换后的小波系数λd，d∈[1,D]； 步骤3中所述将小波系数按照一定规律存放在矩阵中为： 特征波s feature不同尺度的小波变换后的系数λ1，λ2，...，λD，按照顺序放入矩阵的每一行中，得到每一个特征波s feature所对应的变换矩阵A＝[λ1，λ2，...，λD]。 5.根据权利要求1所述的基于深度学习的心电信号分类诊断方法，其特征在于：步骤4 2
近年来心脏病仍然是威胁人类生命的主要疾病之一，世界上心脏病的死亡率仍占首位。据统计全世界死亡人数中，约有三分之一死于此类疾病，这己成为危害人类健康最常见的疾病，因此心脏系统疾病的防治和诊断是当今医学界面临的首要问题。 心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物信号之一，它比其它生物电信号更易于检测，并且具有较直观的规律性，因而心电图分析技术促进了医学的发展。 心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物信号之一，它比其它生物电信号更易于检测，并且具有较直观的规律性，因而心电图分析技术促进了医学的发展。心电图检查是临床上诊断心血管疾病的重要方法。心电图的准确自动分析与诊断对于心血管疾病起着关键的作用，也是国内外学者所热衷的课题。 心电图大多采用临床医生手动分析的方法，这一过程无疑是费时费力且可靠性不高。在计算机技术迅速发展的情况下，心电图自动分析得以迅速发展，将医生从繁重的手工劳动中解脱出来，大大提高了工作效率 电图自动诊断还未广泛应用于临床，从国内外的心电图机检测分析来看，自动分析精度还达不到可以替代医生的水平，仅可以为临床医生提供辅助信息。其主要原因是心电波形的识别不准，并且心电图诊断标准不统一 为减少猝死的发生,猝死无创性预警方法的研究备受重视,并已取得长足进展。对猝死的心电图预警指标,目前多数集中在心室的复极指标, J波作为心电图心室复极[6]的新指标越来越受到临床的重视。J波见于早期复极综合征,是一种常见的正常心电图的变异，但是当J波增宽、增高,可预示室速、室颤的发生,并会引起致命性的恶性心律失常[7-12]，因此，认识J 波有重要的临床意义。 Brugada综合征、特发性心室颤动(简称室颤)与急性冠状动脉(简称冠脉)综合征的超急期容易诱发室性心动过速、室颤和心脏性猝死，而早期复极综合征被评为良性的J波。目前的研究发现，早期复极综合征并不总是良性的[14]，在某些情况下可能处于高危状态，因此将J波的良性与高危状态区别开来有重要的研究意义。 该项目的科学意义在于可以提高正常变异J 波与异常J 波的鉴别能力, 有助于识别临床异常J 波的高危患者, 减少恶性心律失常及特发性心室颤动猝死的发生。为在临床上对J 波的高危状态做出准确的诊断提供理论与实践基础，有利于提高心源性猝死的防范。 分类是一种重要的数据挖掘技术。分类的目的是根据数据集的特点构造一个分类函数或分类模型（也称作分类器），该模型能把未知类别的样本映射到给定类别中的某一个。
心电信号的计算机分析 【实验目的】： 通过理论结合实际，用C语言编程对MIT心电信号数据进行分析，实现低通滤波、高通滤波、QRS检测、特征提取、心律失常分析，从中了解和掌握数字信号处理的方法和应用。 【实验要求】 1读取数据 2 QRS检测 3 特征参数提取 4 心率失常分析 5 功率谱分析 【实验报告】 一实验介绍 心脏在有节律的活动过程中，能在人体表面产生微弱的电信号，如果我们在人体表面的特定部位安放电极，就能在电极上获得微弱的心电信号，此信号经放大、处理后，描记在记录纸上就是心电图，它能够反映心脏的功能及病情。 在获取心电图的过程中，由于心电信号比较微弱，仅为毫伏(mV)级，所以极易受环境的影响。对心电信号引起干扰得主要因数有：工频干扰、电极接触噪声、运动伪迹、呼吸引起的基线漂移和心电幅度变化、信号记录和处理中电子设备产生的干扰、电外科噪声等。 为了增强心电信号中的有效成分，抑制噪声和伪迹，提高波形检测准确率，除了对心电记录仪的硬件抗干扰能力有较高的要求外，心电信号A/D 变换后的处理也至为重要。 用于心电信号数字处理的方法主要有：消除电源干扰的工频滤波器，消除采样时间段引起信号失真的汉宁平滑滤波器，消除高频肌电的低通滤波器，消除直流偏移和基线漂移等低频噪声的高通滤波器，以及用于QRS 波检测的带通滤波器。本实验利用MIT心电信号数据库，简单设计了对心电信号进行计算机分析的实验，实验主要分成两部分：信号处理和心电参数分析；信号处理的方法有低通滤波、高通滤波、微分（查分运算）：，对处理后的信号进行如下分析：QRS检测心率失常分析参数提取功率谱分析。 本实验的整个过程是：先读取文件数据，将数据显示在计算机屏幕上，并可进行翻页显示，然后对所读心电数据进行低通滤波、高通滤波、微分（查分运算）等处理，同时将处理后的数据显示在屏幕上；对心电信号的分析是采用处理后的的数据，先对QRS波进行检测，然后计算特征参数，
承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： A 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）： 所属学校（请填写完整的全名）： 参赛队员(打印并签名) ：1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)： 日期： 2011 年 4 月 28 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：
编号专用页 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）： 评 阅 人 评 分 备 注 全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）： 全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：
心电信号的预处理及瞬时心率的测量 摘要 心电信号作为心脏活动在人体体表的表现,具有信号微弱，而体表检测心电信号中常带有工频干扰、基线漂移、肌电干扰等各种噪声, 给临床对心血管疾病的诊断带来了障碍，也无法准确测得其心率，进而无法进行心率变异分析。因此本文设计出基于FIR的陷波器滤除工频干扰信号，设计出低通滤波器消除肌电干扰信号，以及设计的高通滤波器来消除基线漂移的干扰，利用这三种滤波器对题目中所给的实测数据进行了预处理。对处理后的数据利用连续小波变化的原理给出了测量瞬时心率的算法，在Matlab软件上进行了仿真，利用试题中所给不正常心电信号对该算法进行了验证，并对该算法优缺点进行分析。第三问中我们在第二问的基础上通过对瞬时心率信号的几个参数进行分析，从而判断是否存在心率变异，给出了一个比较简单可行的算法，并利用了试题中所给心电信号对该算法进行了验证。最后我们辩证的分析题目中所建立模型和算法的优缺点，提出了模型的改进方向，并分析了该模型的实用性与可行性。 关键词：凯赛窗滤波器 FIR 小波变换 HRV信号
对心电信号的认识 .......................................... 电气医信41班陈富琴（1043032053） 1.人体心电信号的产生：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。 2.人体心电信号的特点：心电信号属生物医学信号，具有如下特点： (1)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； (2)心电信号通常比较微弱，至多为mV量级； (3)属低频信号，且能量主要在几百赫兹以下； (4)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； (5)干扰信号与心电信号本身频带重叠(如工频干扰等)。 3.心电信号的研究：心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物信号之一，它比其它生物电信号更易于检测，并且具有较直观的规律性，因而心电图分析技术促进了医学的发展。心电图检查是临床上诊断心血管疾病的重要方法。心电图的准确自动分析与诊断对于心血管疾病起着关键的作用，也是国内外学者所热衷的课题。以前的心电图大多采用临床医生手动分析的方法，这一过程无疑是费时费力且可靠性不高。在计算机技术迅速发展的情况下，心电图自动分析得以迅速发展，将医生从繁重的手工劳动中解脱出来，大大提高了工作效率。七十年代后，心电图自动分析技术已有很大发展，并进入实用化和商业化阶段。然而，心电图自动诊断还未广泛应用于临床，从国内外的心电图机检测分析来看，自动分析精度还达不到可以替代医生的水平，仅可以为临床医生提供辅助信息。其主要原因是心电波形的识别不准，并且心电图诊断标准不统一。因此，探索新的方法以提高波形识别的准确率，寻找适合计算机实现又具诊断价值的诊断标准，是改进心电图自动诊断效果，扩大其应用范围的根本途径。如何把心电信号的特征更加精确的提取出来进行自动分析，判断出其异常的类型成了鱼待解决的焦点问题。 4.心电信号的检查意义：用于对各种心率失常、心室心房肥大、心肌梗死、心律失常、 心肌缺血等病症检查。心电图是反映心脏兴奋的电活动过程，它对心脏基本功能及其病理研究方面，具有重要的参考价值。心电图的检查必须结合多种指标和临床资料，进行全面综合分析，才能对心脏的功能结构做出正确的判断。 5.心电信号基本构成：心电信号由P、QRS、T波和静息期组成，如图1，各波具有不同的频率特性，是一种典型的具有明显时频特称与时间—尺度特征的生物医学信号。 P.QRS.T波以及PR,ST,QT间期都不同程度地反应了心脏的功能的变化，因此通过算法实现对心脏功能的自动分析判别已成为一个比较热门的研究方向。
心电信号的分析，含义，用途 班级：07生医1班 姓名：王颖晶 学号：0700308108 什么是心电： 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。 心电信号的用途： 心电信号是人们认识最早、研究最早的人体生理电信号之一。目前心电检测已经成为重要的医疗检测手段，但是心电信号的相关试验及研究依然是医学工作者和生物医学工程人员的重要议题。 心血管疾病是人类生命的最主要的威胁，而心电(ECG，electrocardiogram)信号是诊断心血管疾病的主要依据，因此实时检测病人心电活动、设计自动采集存储病人心电信号的便携式系统具有重要意义。 心电信号的含义： 心电信号是由人体心脏发出相当复杂的微弱信号，其幅度一般在1O V～5mV之间，频率为0．05～ 1。OHZ，外界干扰以及其他因素的
存在使其变得更难以检测n 。心电信号采集处理系统以抑制干扰、得到较为理想状态下的心电信号为目的。在心电信号滤波和处理算法中，要频繁进行大量的数据乘、加运算。 三个特殊波段的检测： 1.QRS波的检测 ?QRS的特点: ?其能量在心电信号中占很大的比例, ?其频谱分布在中高频区, 峰值落在10-20Hz之 间, ?二阶导数算法 ?心电信号的一阶和二阶导数的平方和作为QRS 波标记的脉冲信号, ?移动平均算法 ?其求导平方运算和上相同, 并对求导平方数据 进行移动平均, 从而突出QRS波的特征信息, ?正交滤波算法 2.R波峰点的检测 ?双边阈值检测法 ?取一个固定的阈值Ra, t1,t2分别为R波上升和 下降通过这个阈值的时刻，则R基准点的位置 t=(t1+t2)/2 ?固定宽度检测法
摘要 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。心电图（ECG）反应人体心脏工作状况，ECG各个波形的不同形式往往体现了某些病变。在ECG的各个波中，R 波最为明显，一般以它为基准来定位其它波的位置，所以R波检测室ECG信号分析诊断的前提和基础，只有标定R波后，才有可能计算心率。ECG在经采集、数模转换过程中，会不可避免的引入各种噪声，包括工频干扰：主要是电磁场作用于心电图和人体之间的环路电路所致，一般是50/60Hz;肌电干扰：这主要是病人身体自身因素所致如肌肉紧张等，表现为不规则的快速变化波形；基线漂移：这主要是人呼吸运动或电极——皮肤界面阻抗所致，属于低频干扰。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。它在时域和频域同时具有良好的局部化性质，尤其适用于非平稳信号分析，并且适用于生物医学领域。首先对心电信号进行滤波，滤除心电中的主要噪声（基漂、工频电、肌电等），对R波进行加强；然后再用db8小波，对ECG进行小波变换，取一定阈值，检出所需信息。 关键字：ECG 小波分析 R波检测
目录 摘要 (3) 第一章课程设计题目介绍 (5) 1.1 研究背景与意义 (5) 1.2 心电信号特征 (5) 第二章处理流程 (7) 2.1 载入信号 (7) 2.2 小波分析 (8) 2.3 R波检测 (13) 2.4 心率计算 (14) 第三章 GUI界面的介绍 (14) 第四章待解决的问题 (18) 心得体会 (19) 参考文献 附录 评审意见表
脑电信号特征提取及分类
第 1 章绪论 1.1引言 大脑又称端脑，是脊椎动物脑的高级的主要部分，由左右两半球组成及连接两个半球的中间部分，即第三脑室前端的终板组成。它是控制运动、产生感觉及实现高级脑功能的高级神经中枢[1]。大脑是人的身体中高级神经活动中枢，控制着人体这个复杂而精密的系统，对人脑神经机制及高级功能进行多层次、多学科的综合研究已经成为当代脑科学发展的热点方向之一。 人的思维、语言、感知和运动能力都是通过大脑对人体器官和相应肌肉群的有效控制来实现的[2]。人的大脑由大约1011个互相连接的单元体组成，其中每个单元体有大约104个连接，这些单元体称做神经元。在生物学中，神经元是由三个部分组成：树突、轴突和细胞体。神经元的树突和其他神经元的轴突相连，连接部分称为突触。神经元之间的信号传递就是通过这些突触进行的。生物电信号的本质是离子跨膜流动而不是电子的流动。每有一个足够大的刺激去极化神经元细胞时，可以记录到一个持续1-2ERP的沿轴突波形传导的峰形电位-动作电位。动作电位上升到顶端后开始下降，产生一些小的超极化波动后恢复到静息电位（静息电位（Resting Potential，RP）是指细胞未受刺激时，存在于细胞膜内外两侧的外正内负的电位差）。人的神经细胞的静息电位为-70mV（就是膜内比膜外电位低70mV）。这个变化过程的电位是局部电位。局部电位是神经系统分析整合信息的基础。细胞膜的电特性决定着神经元的电活动[3]。当神经元受到外界刺激时，神经细胞膜内外两侧的电位差被降低从而提高了膜的兴奋性，当兴奋性超过特定阈值时就会产生神经冲动或兴奋，神经冲动或兴奋通过突触传递给下一个神经元。由上述可知，膜电位是神经组织实现正常功能的基本条件，是兴奋产生的本质。膜电位使神经元能够接收刺激信号并将这一刺激信号沿神经束传递下去。在神经元内部，树突的外形就像树根一样发散，由很多细小的神经纤维丝组成，可以接收电信号，然后传递给细胞体。如果说树突是树根的话，那么细胞体就是树桩，对树突传递进来的信号进行处理，如果信号超过特定的阈值，细胞体就把信号继续传递给轴突。轴突的形状像树干，是一根细长的纤维体，它把细胞体传递过来的信号通过突触发送给相邻神经元的树突。突触的连接强度和神经元的排列方式都影响着神经组织的输出结果。而正是这种错综复杂的神经组织结构和复杂的信息处理机制，才使得人脑拥有高度的智慧。我们的大脑无时无刻不在产生着脑电波，对脑来说，脑细胞就像是脑内一个个“微小的发电站”。早在1857年，英国的青年生理科学工作者卡通（R.Caton）就在猴脑和兔脑上记录
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。人体内部各器官问的相互影响以及各人的心脏位置、呼吸、年龄、是否经常锻炼等因素，都会使心电信号发生相应变化；干扰噪声很强。对心电信号进行测量时，必然要与外界联系，但由于其自身的信号非常微弱，因此，各种干扰噪声非常容易影响测量。其噪声可能来自工频(50Hz)干扰、电极接触噪点、运动伪迹、肌电噪声、呼吸引起的基线漂移和心电幅度变化以及其他电子设备的机器噪声等诸多方面。 2、编译、理解所提供的程序 程序 clear; %清空工作区 close all; %关闭所有窗口 clc; %清空命令区域 load 100_ECG_0_20 %读取心电信号 %%%Eliminate Baseline Drift %消除基线漂移 s1=ECG_2; s2=smooth(s1,150); ecgsmooth=s1-s2; %%%apply Wavelet Transform %进行小波变换 [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]); %%%Denoise %去噪处理 [thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',ecgsmooth); cleanecg=wdencmp('gbl',C,L,'db4',8,thr,sorh,keepapp); %%%thresholding1 %阈值选择 max_value=max(cleanecg);
【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。 ③基线漂移
计算机信息处理课程设计说明书题目：基于MATLAB的心电信号分析 学院（系）： 年级专业： 学号： 学生姓名： 指导教师：
燕山大学课程设计（论文）任务书 院（系）：基层教学单位： 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12月 01日
摘要 心电信号是人们认识最早、研究最早的人体生理电信号之一。目前心电检测已经成为重要的医疗检测手段，但是心电信号的相关试验及研究依然是医学工作者和生物医学工程人员的重要议题。 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。心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物电信号之一，它比其他生物电信号便易于检测，并具有较直观的规律性，对某些疾病尤其是心血管疾病的诊断具有重要意义。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。 本课题基于matlab对心电信号做了简单的初步分析。直接采用Matlab 语言编程的静态仿真方式、对输入的原始心电信号，进行线性插值处理，并通过matlab语言编程设计对其进行时域和频域的波形频谱分析，根据具体设计要求完成程序编写、调试及功能测试，得出一定的结论。 关键词： matlab 心电信号线性插值频谱分析
目录 一：课题的目的及意义 (1) 二：设计内容与步骤 (1) 1．心电信号的读取 (1) 2．对原始心电信号做线形插值 (3) 3．设计滤波器 (5) 4．对心电信号做频谱分析 (6) 三：总结 (7) 四：附录 (8) 五：参考文献 (12)
基于matlab的心电信号预处理 一、心电信号 （1）心电信号的特性 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。常见干扰有如下几种： ①工频干扰②基线漂移③肌电干扰 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； ·频率围较低，频率围为0.1～35Hz，主要集中在5～20Hz； ·存在不稳定性。人体部各器官问的相互影响以及各人的心脏位置、呼吸、年龄、是否经常锻炼等因素，都会使心电信号发生相应变化； ·干扰噪声很强。对心电信号进行测量时，必然要与外界联系，但由于其自身的信号非常微弱，因此，各种干扰噪声非常容易影响测量。 其噪声可能来自工频(50Hz)干扰、电极接触噪点、运动伪迹、肌电噪声、呼吸引起的基线漂移和心电幅度变化以及其他电子设备的机器噪声等诸多方面。 （2）心电信号的选择 本次实验所采用的心电信号来自MIT-BIH库，库中有48组失常的心电信号，要在其中找出符合实验要求的心电信号（即含有肌电干扰、工频干扰和基线漂移）。 （3）正常心电信号波形 图1是正常心电信号在一个周期的波形，由P波、QRS波群和T波组成。 P波是由心房的去极化产生的，其波形比较小，形状有些圆，幅度约为0.25mV，持续时间为0.08~0.11s。窦房结去极化发生在心房肌细胞去极化之前，因而在时间上要先于P波，只是窦房结处于心脏部，其电活动在体表难以采集。 P-R间期是指P波起点和QRS波群起点所跨越的时间，是窦房结产生的兴奋，经过右心房、左心房、房室交接区、房室束、左右束支之后，传到到心室所需要的时间。在正常的体表心
%应用db5作为小波函数进行3层分解 %利用无偏似然估计阈值 %对100.dat from MIT-BIH-DB的单导联数据进行去噪处理clear;clc load('D:/matlab/matlab7.2/work/M.mat'); E=M(:,2); E=E'; n=size(E); s=E(1:2000); %小波分解 [C L]=wavedec(E,3,'db5'); % 从c中提取尺度3下的近似小波系数 cA3=appcoef(C,L,'db5',3); %从信号c中提取尺度1,2,3下的细节小波系数 cD1=detcoef(C,L,1); cD2=detcoef(C,L,2); cD3=detcoef(C,L,3); %使用stein的无偏似然估计原理进行选择各层的阈值 %cD1,cD2,cD3为各层小波系数， %'rigrsure’为无偏似然估计阈值类型 thr1=thselect(cD1,'rigrsure'); thr2=thselect(cD2,'rigrsure'); thr3=thselect(cD3,'rigrsure'); %各层的阈值 TR=[thr1,thr2,thr3]; %'s'为软阈值;'h'硬阈值。 SORH='s'; %---------去噪---------------- %XC为去噪后信号 %[CXC,LXC]为的小波分解结构 %PERF0和PERF2是恢复和压缩的范数百分比。 %'lvd'为允许设置各层的阈值, %'gbl'为固定阈值。 %3为阈值的长度 [XC,CXC,LXC,PERF0,PERF2]=wdencmp('lvd',E, ...'db5',3,TR,SORH); %---------去噪效果衡量（SNR越大效果越好, %MSE越小越好）------------------------ %选取信号的长度。 N=n(2); x=E; y=XC; F=0; M=0; for ii=1:N m(ii)=(x(ii)-y(ii))^2; t(ii)=y(ii)^2; f(ii)=t(ii)/m(ii); F=F+f(ii);
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/7a11488014.html, P300脑电信号的特征提取及分类研究 作者：马也姜光萍 来源：《山东工业技术》2017年第10期 摘要：针对P300脑电信号信噪比低，分类困难的特点，本文研究了一种基于独立分量分析和支持向量机相结合的脑电信号处理方法。首先对P300脑电信号进行叠加平均，根据ICA 算法的要求，对叠加平均的信号进行去均值及白化处理。然后使用快速定点的FastICA算法提取P300脑电信号的特征向量，最后送入支持向量机进行分类。采用国际BCI 竞赛III中的DataSetII数据进行验证，算法的最高分类正确率达90.12%。本算法原理简单，能有效提取 P300脑电信号的特征，对P300脑电信号特征提取及分类的任务提供参考方法。 关键词：P300脑电信号；特征提取；独立分量分析；支持向量机 DOI：10.16640/https://www.doczj.com/doc/7a11488014.html,ki.37-1222/t.2017.10.180 0 引言 近年来随着世界人口的不断增多和老龄化加剧的现象，肌肉萎缩性侧索硬化症，瘫痪，老年痴呆症等患者的基数也相应增长，给社会及病人家属带来了沉重的负担。而近年来出现的涉及神经科学、认知科学、计算机科学、控制工程、医学等多学科、多领域的脑机接口方式应运而生[1]。脑机接口（brain computer interface，BCI）是建立一种大脑与计算机或其他装置联系的技术，该联系可以不通过通常的大脑输出通路（大脑的外周神经和肌肉组织）[2]。这种人 机交互形式可以代替语言和肢体动作，使得恢复和增强人类身体与心理机能、思维意念控制变成为可能。因此在军事目标搜索[3]、飞行模拟器控制[4]、汽车驾驶[5]、新型游戏娱乐[6]以及帮助运动或感觉机能出现问题的残障人士重新恢复信息通信功能[7]等方面均有应用并有巨大 潜能。 脑机接口系统的性能主要由脑电信号处理模块决定。脑电信号处理模块的核心由特征提取和分类识别两部分组成。常见的脑电信号特征提取方法很多，针对不同的脑电信号有不同的方法。例如时域分析方法有功率谱分析及快速傅里叶变换（FFT）等，适用于P300、N400等潜伏期与波形恒定，与刺激有严格锁时关系的诱发脑电信号；频域分析方法有自回归模型及数字滤波器等，适用于频率特征明显的运动想象脑电信号；时频域分析方法有小波变换，适用于时频特性随时间不断改变的脑电信号。上述方法实时性较好，使用较为广泛，但不能直接表达EEG各导联之间的关系。空间域特征提取方法有共空间模式法（CSP）、独立分量分析法（ICA）等，该类方法可以利用各导联脑电信号之间的空间分布及相关性信息，一般用于多通道的脑电信号特征提取。 [8-10]
第 1 章绪论 1.1引言 大脑又称端脑，是脊椎动物脑的高级的主要部分，由左右两半球组成及连接两个半球的中间部分，即第三脑室前端的终板组成。它是控制运动、产生感觉及实现高级脑功能的高级神经中枢[1]。大脑是人的身体中高级神经活动中枢，控制着人体这个复杂而精密的系统，对人脑神经机制及高级功能进行多层次、多学科的综合研究已经成为当代脑科学发展的热点方向之一。 人的思维、语言、感知和运动能力都是通过大脑对人体器官和相应肌肉群的有效控制来实现的[2]。人的大脑由大约1011个互相连接的单元体组成，其中每个单元体有大约104个连接，这些单元体称做神经元。在生物学中，神经元是由三个部分组成：树突、轴突和细胞体。神经元的树突和其他神经元的轴突相连，连接部分称为突触。神经元之间的信号传递就是通过这些突触进行的。生物电信号的本质是离子跨膜流动而不是电子的流动。每有一个足够大的刺激去极化神经元细胞时，可以记录到一个持续1-2ERP的沿轴突波形传导的峰形电位-动作电位。动作电位上升到顶端后开始下降，产生一些小的超极化波动后恢复到静息电位（静息电位（Resting Potential，RP）是指细胞未受刺激时，存在于细胞膜内外两侧的外正内负的电位差）。人的神经细胞的静息电位为-70mV（就是膜内比膜外电位低70mV）。这个变化过程的电位是局部电位。局部电位是神经系统分析整合信息的基础。细胞膜的电特性决定着神经元的电活动[3]。当神经元受到外界刺激时，神经细胞膜内外两侧的电位差被降低从而提高了膜的兴奋性，当兴奋性超过特定阈值时就会产生神经冲动或兴奋，神经冲动或兴奋通过突触传递给下一个神经元。由上述可知，膜电位是神经组织实现正常功能的基本条件，是兴奋产生的本质。膜电位使神经元能够接收刺激信号并将这一刺激信号沿神经束传递下去。在神经元内部，树突的外形就像树根一样发散，由很多细小的神经纤维丝组成，可以接收电信号，然后传递给细胞体。如果说树突是树根的话，那么细胞体就是树桩，对树突传递进来的信号进行处理，如果信号超过特定的阈值，细胞体就把信号继续传递给轴突。轴突的形状像树干，是一根细长的纤维体，它把细胞体传递过来的信号通过突触发送给相邻神经元的树突。突触的连接强度和神经元的排列方式都影响着神经组织的输出结果。而正是这种错综复杂的神经组织结构和复杂的信息处理机制，才使得人脑拥有高度的智慧。我们的大脑无时无刻不在产生着脑电波，对脑来说，脑细胞就像是脑内一个个“微小的发电站”。早在1857年，英国的青年生理科学工作者卡通（R.Caton）就在猴
中北大学信息商务学院课程设计说明书 学生姓名：苏慧敏学号：1305034211 学生姓名：王晓腾学号：1305034217 学生姓名：李康学号：1305034243 学院：中北大学信息商务学院 专业：电子信息工程 题目：心电信号的采集与处理 指导教师：王浩全职称: 教授 2016 年 6 月 9 日
中北大学信息商务学院课程设计任务书 2015-2016 学年第二学期 学院：中北大学信息商务学院 专业：电子信息工程 学生姓名：苏慧敏学号：1305034211 学生姓名：王晓腾学号：1305034217 学生姓名：李康学号：1305034243 课程设计题目：心电信号的采集与处理 起迄日期：2016年6 月13日～2016年7月1 日 课程设计地点：系专业实验室 指导教师：王浩全 系主任：王浩全 下达任务书日期: 2016年6月 9日
课程设计任务书
课程设计任务书
设计说明书应包括以下主要内容： （1）封面：课程设计题目、班级、姓名、指导教师、时间 （2）设计任务书 （3）目录 （4）设计方案简介 （5）设计条件及主要参数表 （6）设计主要参数计算 （7）设计结果 （8）设计评述,设计者对本设计的评述及通过设计的收获体会（9）参考文献
目录 一、基于PCI总线A/D卡的报告 (1) （一）基于PCI总线的基本结构 (1) 1．PCI总线 (1) 2．PCI总线的基本含义 (1) （二）基于PCI的A/D卡的通用结构 (2) （三）基于PCI总线发展趋势 (2) （四）PCI总线的特点： (3) 二、设计方案简介 (3) 三、设计条件及主要参数表 (4) 四、设计结果 (6) 五、设计评述 (7) 六、参考文献 (7)
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