心震信号的噪声去除与特征分析

摘要

心血管疾病作为当今危害人类健康的主要疾病之一，日益受到人们的重视。病人希望能及时准确的得到心脏信号检测结果和24小时的全天候服务。值得注意的是，很多心脏病患者都是在睡眠中心脏病突发，救护不及时而导致死亡。本课题以此为出发点，目的为研究出一种用传感器记录心脏的实时信息并在心脏病发时及时预警的装置，通过心脏的机械活动得到的心震信号提取心脏信息，为心脏病的及时诊断提供依据。
　　 本文的重点放在信号的噪声去除和波群检测上。要处理的心震信号是一种非平稳信号，已经通过硬件电路的初步处理，但是处理后的信号仍然含有一定的频率靠近信号频率的噪声，并且特征点不明显。于是在广泛分析国内外生物医学信号处理的基础上，本文针对现有心震信号特点，采取软件处理方法为心震信号高级检测仪做一些前期的工作。
　　 采用小波变换会有效去除信号噪声。本文根据心震信号的特点，采用了小波分解重构的方法和小波阈值去噪方法去噪，这两种方法都达到了一定的去噪效果。阈值法去噪比小波分解重构方法效果大有改善，基本上能够满足工程应用的实际需要。对于信号的波群检测，本文跳出心电信号惯用的提取方法，分析了心震信号比较特殊的波形，提出一种具有一定自适应性的波群提取法，有效的提取出心震信号中的I波和J波。仿真结果说明该种方法不但测量心率较为准确，并且具有较为广泛的适用性。

目录

文摘

英文文摘

第1章 绪论

1.1 引言

1.2 心震信号发展历程及发展现状

1.3 选题意义和主要工作

第2章 心震信号的采集与特征分析

2.1 简介

2.2 心震信号的采集原理

2.3 心震信号的特征

2.4 心震信号与心电信号的比较

2.4.1 产生原理的比较

2.4.2 测量方法比较

2.4.3 心震信号与心电信号特征的比较

2.4.4 心震信号与心电信号的相似之处

2.5 本章小结

第3章 心震信号分析的理论基础

3.1 概述

3.2 小波变换的历史发展回顾

3.3 连续小波变换(CWT)

3.4 离散小波变换(DWT)

3.5 常用的小波函数

3.6 多分辨率分析

3.7 小波变换分解与重建算法

3.8 本章小结

第4章 心震信号消噪处理

4.1 概述

4.2 小波变换去噪原理

4.3 小波去噪性能的评价标准

4.4 小波基的选取

4.4.1 小波基的数学特性

4.4.2 心电信号去噪中小波基的选择

4.5 小波分解与重构去噪法

4.5.1 小波分解与重构去噪法去噪原理及步骤

4.5.2 小波分解层数的确定

4.5.3 在心震信号去噪中的应用

4.5.4 仿真结果分析

4.6 小波阈值与去噪法

4.6.1 小波阈值与去噪法去噪原理及步骤

4.6.2 小波阈值

4.6.3 关于噪声方差的估计

4.6.4 阈值函数

4.6.5 在心震信号中的应用

4.7 本章小结

第5章 心震信号的特征波检测

5.1 概述

5.2 特征波检测方法分析

5.3 心震信号特征波形的检测策略与结果分析

5.3.1 关于选取极值和单调上升幅度

5.3.2 自适应性阈值选取研究

5.3.3 确定J波位置

5.3.4 计算心动周期和频率

5.3.5 结论

5.4 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 全文总结

6.2 研究展望

参考文献

致谢