基于labview的hrv分析系统设计

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1、ShejiYanjiu◆设计研究基于LabVIEW的HRV分析系统设计文张斌颜回中（暨南大学信息技术研究所，广东广州510075）摘要：通过以MIT-BIH数据库中的心电信号为研究对象，基于LabVIEW软件平台，实现了对心电信号的读取、预处理、特征提取、峰值检测以及利用数字信号处理对RR间期信号进行统计来分析心率变异性，该设计分析方法是通过人工调节各种参数来对心电信号进行适当处理，达到比较理想的效果，从而实现基本的心率变异分析功能，具有一定的临床应用价值。关键词：ECG；LabVIEW8.6；心率变异

2、分析；R波1前言baselinebaselineDetrendsignalout1心电图（electrocardiogram，ECG）常在临床应用中帮助医生诊断e心跳过速等心脏疾病。除了直接分析ECG信号，研究人员和医生还d0.5tulip可以从ECG信号中提取其他非直接的测量信息，最常见的测量之m0A一便是心率变异（HRV）。心率变异性（HeartRateVariability，HRV）-0.5012345.321指心率的快慢差异性。HRV分析在诸多心电信息检测方法中是近Time年研究出的一种，同时也

3、是目前心电信息领域研究的前沿热点。WaveletDenoisePlot00.6LabVIEW（LaboratoryVirtualinstrumentEngineering）是一种图e0.4d形化的编程语言，它广泛地被工业界、学术界和研究实验室所接tu0.2lip0m受，视为一个标准的数据采集和仪器控制软件。利用它可以方便地A-0.2-0.4建立自己的虚拟仪器，其图形化的界面使得编程及使用过程都生00.511.522.533.544.55动有趣，使用它进行原理研究、设计、测试并实现仪器系统时，可大Time

4、大提高工作效率。图1去除基线漂移后的信号波形（上）与消除宽带噪声信号波形（下）利用计算机对心电信号进行自动准确分析一直是国内外的2.2特征提取重要课题，探索更新更准确的计算机自动分析诊断方法是非常有因为小波能够借助于多分辨率的优势对带噪声的信号进行主意义的。目前ECG自动分析内容包括心电信号预处理、特征提要特征的提取与分析。在波峰检测前，将心电信号分解为8级的取、QRS检测和分类，其中QRS波的检测是首要问题，也是HRVDaubechies6（db06）小波，然后使用D4和D5及D6子带重建出信分析系统

5、设计的关键，心电信号波形的复杂性和各类噪声的存在号。之所以可以利用D4和D5及D6子带进行重建，是因为几乎所及潜在的生理变异，使得QRS波群的精确检测非常困难。而在有的QRS细节都处于这2个子带中，将QRS单独提取出来，如图QRS重建之后，如何定位R波位置成为分析ECG其他细节的基2所示，这使得QRS检测更精确。础。很多采用小波的方法，通过多尺度变换，综合判断各小波尺度上的模极值来实现R波的定位。而P波及T波的识别，由于其幅WaveletDenoisePlot00.6度小，斜率不明显，仍然是识别的难点和

6、重点。虽然本人觉得采用ed0.4tu0.2模糊的方法或者聚类的方法比较好，但这些数学工具在心电信号lipm0处理领域的应用往往也存在着局限性，需要进一步探索与发展。结A-0.2-0.4合ECG分析流程，本文基于LabVIEW平台，针对ECG分析内容00.511.522.533.544.55的流程特点难点，对每个过程采取适当的处理，综合设计一个TimeHRV的分析系统。ECGAfterWaveletMultiresolutionAnalysisPlot00.62系统设计流程e0.4dtu0.2li2.1预

7、处理p0mA基准漂移的产生通常源于呼吸，频率在0.15～0.3Hz之间，使-0.2-0.4用小波变换通过消除心电信号的趋势来消除基准漂移。小波变换0500m11.522.533.544.55也是一种消除指定频带内信号的有效方法，在小波变换中本文选Time用Daubechies6（db06）小波，因为这种小波与实际的心电信号相图2需要重建的信号原始波形（上）与重建QRS后的波形（下）似。心电信号的采样周期为60s，共1200个采样点。这样根据公式2.3R波检测与RR间期的计算（1）所示，趋势级别为0.5。

8、经过对QRS段的重建后，要获取心率变异信号即逐次心动周log22t期，必须检测出R波。利用基于小波的波峰检测方法，设定所有RTrendlevel=（1）log2N值中的最小值为小波检测的阈值，这样就不会遗漏R波，也不会误在消除了基准漂移后，得到的心电信号比原来的信号更加清检。R波检测完后，通过相邻2个R波的位置的差值，即得到RR间晰和稳定。但是，其他类型的噪声仍然会影响心电信号的特征提取。距，其程序设计如图3所示。这些噪声是宽频带的复杂