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时间:2019-02-24
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1、学校代码:10406分类号:R444学号:090081101011南昌航空大学硕士学位论文(学位研究生)智能处理在ECG检测中的应用研究硕士研究生:聂桥桥导师:汪传忠副教授申请学位级别:硕士学科、专业:控制理论与控制工程所在单位:答辩日期:南昌航空大学2012年6月授予学位单位:南昌航空大学IntelligentProcessinginApplicationResearchofECGdetectionADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterOnControlT
2、heoryandControlEngineeringbyNieQiaoqiaoUndertheSupervisionofAssociateProf.WangChuanzhongSchoolofInformationEngineeringNanchangHangkongUniversity,Nanchang,ChinaJune,2012摘要心电(ECG)信号的智能处理是目前研究的热点问题,因为心血管疾病正严重威胁着人类的健康,成为人类健康的杀手,而ECG检查是诊断心血管疾病的重要方法。实现ECG的智能处理可以有力地
3、促进医疗事业的发展,提升人们的健康水平,对心脏疾病的诊断有重要的意义。目前,智能处理在ECG信号中的研究还存在诸多的不足,主要体现在信号的预处理、特征点的检测、ECG信号的分类等方面。本文在前人研究的基础上,主要对以上三个方面的智能处理进行了研究,主要的研究工作和创新点如下:ECG信号预处理的研究。ECG信号的预处理是基础,也是关键步骤,信号中的噪声主要有工频干扰、基线漂移、肌电干扰。根据这几种噪声的特点,提出了基于形态学和小波的滤波方法。实验结果表明,该方法能够较好地滤除信号中的噪声。ECG信号特征点检测的研究。特
4、征点的检测是心律失常分类诊断的重点和难点,因为ECG信号很复杂,检测的精度影响分类的结果。其中QRS波的检测最为关键,是其他特征点检测的基础,采用了基于形态学的自适应阈值法来检测QRS波。实验结果表明,用该方法来检测R波的效果较好。心律失常分类诊断的研究。提出了基于模板匹配的支持向量机的分类方法,主要针对四种常见的心律失常心拍以及正常心拍进行分类研究,该方法中的模板宽度会随信号的变化而不断更新,并且模板库中的信号会发生变化,增加了形态差异较大的信号,分类结果较好。本文算法的设计都是以Matlab为平台的,用MIT-B
5、IH心律失常数据库的部分数据来评价算法的性能。ECG信号智能处理的研究是一个很庞大的课题,需要不断地研究和完善。关键词:ECG信号,智能处理,形态学,心律失常,支持向量机iAbstractTheresearchofelectrocardiogram(ECGforshort)isahotspotinintelligentprocessingatpresent,becausecardiacdiseaseisaseriousthreattohumanhealthandisakillertohumanhealth,thean
6、alysisofECGisanimportantapproachforcardiacdisease.itwillimprovethedevelopmentofmedicalcause,thelevelofpeople’shealthandhaveanimportantsignificancetodiagnoseheartdisease,ifachievingintelligentprocessingofECGsignal.Presentlytherearelotsofproblemsincludingthedenoi
7、sing,thefeatureextractionandtheclassificationofECGsignalinintelligentprocessingofECG.Basedonpreviousresearch,thispaperfocusesontheresearchofintelligentprocessingontheabovethreeaspects.themaintaskreaearchandinnovationareconcludedasfollows:Theresearchofthedenoisi
8、ngofECGsignal:thedenoisingisnotonlythebasis,butalsothepivotalstep.Themainnoiseincludefrequencydisturbance,baselinewandering,muscleartifact.Accordingtothenoise’sfeature,desig
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