模式识别(ecg信号的处理和识别)

《模式识别(ecg信号的处理和识别)》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、课程论文ECG信号的预处理及筛选姓名：何**学号：2012052346专业班级：自动化提交日期：2014年12月31号摘要2Abstract31绪论51.1课题研究背景及意义51.2国内外研究现状51.3本文研究内容61.4论文章节安排72ECG信号的主要噪声及产生原因72.1基线漂移噪声72.2工频噪声83去除基线漂移的算法设计83.1方案研究83.2去除基线漂移的具体步骤93.2.1拟合函数的构造93.2.2拟合点的选取[9]93.2.3最小二乘法基线拟合103.2.4滤除基线104去除工频干扰的算法研究[11]104.1方案研究114.2ECG信号

2、滤除工频噪声的实现步骤114.2.1确定滤波器的性能指标[12]114.2.2根据数字滤波器性能指标设计巴特沃斯模拟滤波器124.2.3借助设计好的模拟滤波器设计巴特沃斯数字滤波器[12]124.2.4利用设计好的数字滤波器对ECG信号进行滤波处理135筛选出符合要求的ECG信号145.1ECG信号的基本特征[1]145.2ECG信号的筛选条件155.3ECG信号筛选的算法设计155.3.1ECG波形的识别155.3.2ECG波形参数的获取和条件的判断186总结与展望206.1系统总结206.2工作展望20参考文献21附录22摘要本论文针主要研究心电图(

3、ECG)信号噪声滤除及不合格ECG信号的排除。心脏病是严重威胁人类健康的疾病之一[1]。ECG信号是诊断心脏病的重要依据，但在采集过程中受到各种噪声的干扰，而不利于ECG信号的特征提取，因此有必要对ECG信号滤除各种噪声。本文设计了能有效滤除ECG信号中的基带漂移噪声和工频噪声的复合数字滤波器。然后根据分析ECG信号的基本特征，筛选出符合ECG信号基本特征的样本数据。基带漂移噪声[2]是ECG信号的主要噪声之一，主要由于病人呼吸运动、电极滑动变化等所导致，其不利于心电图平缓波形的识别。本文中，通过多项式拟合得到基线的函数方程，减去基线函数值后得到滤波后的

4、ECG信号，通过前后对比，发现基线滤波的有效性。工频噪声是ECG信号的另一种主要噪声，来源于工频电源以及器件周围环境中辐射出的电磁场[3]，主要呈现纹波形式。本文设计了60Hz的巴特沃斯带阻滤波器，对ECG信号进行滤波，滤波效果良好。由于各种噪声干扰的存在，以及ECG数据源的不可靠性，导致很多ECG信号研究样本不符合标准的ECG信号基本特征。因此本文提出几个简单的ECG信号判定条件，对不符合要求的ECG信号进行排除。本文最后进行了系统总结，并对以后进一步研究进行了展望。关键字：ECG信号；基线漂移噪声；工频噪声；筛选AbstractThispaperma

5、inlystudieddigitalfilterdesignforECGsignalprocessing.Heartdiseaseisoneofthemostimportantdiseasesthreateninghumanhealth.TheanalysisofECGsignalplaysanimportantroleinclinicaldiagnosisofcardiacdiseases.However,manykindsofnoiseinterferenceimpedestheacquisitionprocessofECGsignal,whichh

6、aveagreatchallengeinrecognitionofwaveform.It’snecessarytoreducetheECGnoiseeffectively.Therefore,thispaperproposesaeffectivemethodtofilterthebaselinenoiseandpowerfrequencynoisebyusingdigitalfilter,whichhaveangreateffectonclinicaldiagnosis.BasedonthebasiccharacteristicsofECGsignal,

7、normalsampleswereidentifiedeffectively.BaselinenoiseisoneofthemainnoiseofECGsignal,mainlyduetothebreathingexercises,suchasslidingelectrode,whichmakeitdifficulttorecognizethefeatureofECGwaveform.Thedissertationdesignedcurvefittingalgorithmtofilterbaselinenoisebyfittingpolynomialth

8、roughsomefeaturepointsfoundintheECGsigna