心电信号去噪设计报告

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1、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

2、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

3、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16一、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。具有高信号质量心电信号对心电特征参数提取和进一步分析诊断具有决定性的意义，因此必须对心电

4、信号进行预处理，以便获得具有高保真度的心电数据。常见的心电信号干扰包括50Hz/60Hz工频干扰，由人体肌肉颤动引起的肌电干扰以及由病人在采集过程中呼吸，活动所引起的基线漂移等类型。1.2问题的提出请根据提供的心电信号数据，使用Matlab，设计并实现滤除所提到的噪声滤波算法。方案设计清晰明确，算法简洁高效，能滤除心电噪声，滤波过程不使心电信号产生畸发。二、研究背景和意义2.1心电图介绍心脏规律的搏动是维持人类正常生命活动的根本⋯，心脏的电活动是心脏规律性搏动的起因。心电图(Electrocardiogram，简称ECG)，就是在人体体表描记的体现心脏电活动的曲线自1887年，Walle

5、r用毛细血管静电计描记出人类第一份心电图，到1903年荷兰莱顿大学的生理学家WillemEinthoven，用弦线性心电流计描记出满意的心电图波群HJ，并推广到临床，再到1957年Holter发明了磁带连续记录24小时动态心电图，这一次次飞跃使得心电信息学根深叶茂。心电图对于诊断心肌梗塞、心室心房肥大、冠状动脉供血不足和心律失常等疾病，有重大的价值，并且是迄今为止分析和鉴别各类心律失常最精确的方法。窦房结(SAnode)是心脏电活动的起始点，它是位于右心房上壁的一组神经肌肉纤维组织。处于静息状态的细胞，细胞膜外主要分布正电荷，膜内分布负电荷，这个状态称作细胞的极化状态。当处于极化状态的细

6、胞受到刺激，内外的电荷分布就产生变化，膜外分布负电荷，膜内分布正电荷，这就是除极过程。此时细胞膜内外分别形成电位差，电流就沿着心脏的传导途径流向所有细胞，最后细胞复极后又恢复成原来的静息状态，准备接受下一个激动。心脏传导系统示意图，如图2-1所示。16图2-1心脏的传导系统正常的心电图是近似周期信号，在每个心动周期呈现一定的规律性，一个心电周期的心电波形如图2-2所示，它主要由波、段、间期组成。各波依其发生的先后次序称为P波、QRS波、T波，有时一个小的U波会出现在T波后。心电图中的“段”，是前一个波终点到后一个波起点间的距离，一个正常的心电波形包含PR段和ST段各一个。各波间的距离则称

7、作“间期”，一个正常的心电波形通常包含PR间期(或PQ间期)、QT间期各一个，外加一个QRS复波。图2-2心电图各段名称窦房结产生的电流会依次传到两个心房，首先传到右心房，再传到左心房。P波是每个心动周期出现的首个波形，是由两个心房除极形成的，持续时间一般在0.6—0.12s。P—R段，是在心房除极后，激动传到房室结、希氏束和左右束支的这一段间期，在心电图中呈现的是一条水平线，这条水平线称之为基线。P-R间期包括P波和P-R段这两部