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时间:2017-12-08
《高分辨心电信号的提取和特征分析 叶继伦 郑崇勋 黄燕》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、高分辨心电信号的提取和特征分析叶继伦郑崇勋黄燕本文作者叶继伦先生西安交通大学生物医学工程研究所博士生郑崇勋先生所长博士生导师教授黄燕女士重庆医科大学临床学院护士关键词:心电图高分辨心电信号信号提取特征分析一引言常规心电图方法是临床上检测心脏疾病最常用的手段之一对于常规心电信号所作的特征分析主要是针对时域里的标准PQRST波以及ST段的形态学及其时程的改变这些特征参数的应用在心脏疾病的诊断中已起着重要的作用在50年代PaulLanger就已开始对QRS复合波中较高频分量的系列研究并利用示波器观测到QRS复合波的扭曲和钝挫与出现的心脏疾病相关这个关系又被Flo
2、wers等的研究所证实其更进一步的实验结果说明QRS复合波的扭曲和钝挫与心肌梗塞的识别相关然而这些研究不仅需要低噪声的心电信号而且其观测范围已超出标准心电信号的检测因此要想研究这个低幅值并且有较高频分量的高分辨心电信号就需要高性能的信号放大设备以及有效的弱信号提取方法近些年来随着计算机技术和数字信号处理技术的发展以及高分辨心电信号检测与应用对于心脏疾病诊断和预测所具有的重要价值高分辨心电信号的研究受到人们的广泛关注和极大兴趣首先人们对于这个几乎淹没在噪声中的微伏级微弱电生理信号的提取方法进行了深入的研究提出许多十分有效的检测方法其次是对提取出的高分辨心电信
3、号进行较全面的特征识别与分析发展了许多很好的特征分析方法本文将对这些信号检测及特征分析方法作一些介绍二高分辨心电信号提取的数字处理方法常规心电图机的频带响应只有0.05~120Hz而高分辨心电信号又是叠加在常规心电信号中的精细结构其频率分量完全超出常规心电图机的频响范围并且信号幅度十分微弱因此无法在常规心电信号的描记过程中记录到高分辨心电信号一般在临床或实验室采用具有0.05~300Hz带宽的高性能心电信号放大仪12位/16位A/D转换卡微型计算机和相应的外设同时还需要特殊的微弱信号增强方法从体表所记录到的高分辨心电信号中提取这些有用的微弱信号下面综述了目
4、前所用的常规的以及新型的弱信号检测方法1.信号叠加平均方法设从人体体表所采集的综合心电信号由纯净的心电信号和随机的噪声信号两部分组成的可表示为:xi(t)=si(t)+ni(t)(1)其中下标i表示所记录的第i个心搏si(t)表示纯净的心电信号ni(t)表示随机的噪声信号如果连续采集了N个心搏的体表综合心电信号则这N个心搏总体的信号平均为:NNn(t)x(t)=∑xi(t)/N=s(t)+∑ni(T)/N=s(t)+N(2)i=1i=1在上述心电信号中噪声分量的幅度或方均根被减少了N倍提高了高分辨心电信号的信噪比这个方法是目前临床及实验室普遍使用的有效方法
5、在具体实现时采用模板相关技术以排除有过大噪声水平的信号记录通过设定噪声阈值水平和总的叠加心搏数来控制信号平均叠加的次数在实际应用过程中要想得到好的信噪比只有增加参与叠加的心搏数这就要求有很长的数据记录时间增大了临床实际使用中的困难因此这个方法的不足之处也就在于此2.维纳滤波器方法与常规的信号平均叠加方法相比较维纳滤波器方法(WienerFiltering)是一个能提供更好的噪声抑制的信号处理方法由于维纳滤波器不是对分析信号的无偏估计并且在对信号的处理过程中引起了信号的一些扭曲因此对于维纳滤波早期理论的修正已有许多的研究报道包括卡尔曼滤波自适应滤波加权平均以
6、及时频平面上的维纳滤波等其中的一些方法已被成功地应用在语音分析电生理信号分析等许多不同领域中这里将对维纳滤波理论在高分辨心电信号处理中的应用进展作一评述a.加权均值方法这个方法与常规的信号平均方法相比较能够更好地改善埋没在噪声中低幅度信号的信噪比在对肌电图的处理中已得到证实但是此方法的主要问题在于如何估计信号中的噪声水平以及合理地确定每个心搏电信号的权值从理论上的分析来看对扩展到ST段中的心室晚电位信号的研究将是这个方法的重要应用领域b.自适应滤波方法自适应滤波器实现过程是把滤波器的输出与所期望的输出之差用于权重的调节其调整规则是根据最小均方(LMS)误差
7、算法使得误差项输出极小化这个方法在心电信号提取中的应用已有很多研究报告例如应用于母体和胎儿心电信号的分离以及高分辨心电信号分析中并取得了明显的效果c.后验维纳滤波方法后验维纳滤波方法(PosteriorWienerFiltering)是作为维纳滤波方法的特殊变异形式提出的这个方法是由下式给出的频域维纳滤波器构成的:S(f)W(f)=(3)S(f)+N(f)/M式中S(f)和N(f)分别表示在频域的信号和噪声的谱估计M为心搏数这个算法的有效性已被成功地应用于信号平均心电图的分析所证实并获得了比信号平均叠加方法更好的结果d.时频平面上的后验维纳滤波方法这是一个
8、建立在时频平面(Time-FrequencyPlane)上的维纳滤
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