一种基于小波变换的心电信号QRS波检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局*CN101919695A*(12)发明专利申请(10)申请公布号CNCN101919695101919695A(43)申请公布日2010.12.22(21)申请号201010247022.X(22)申请日2010.08.06(71)申请人李楚雅地址610045四川省成都市武侯区武科东三路5号(72)发明人李楚雅王崇宝(74)专利代理机构成都九鼎天元知识产权代理有限公司51214代理人林辉轮熊晓果(51)Int.Cl.A61B5/0472(2006.01)权利要求书1页说明书4页附图2页(54)发明名称一种基于小波变换的心电信号QRS波检测方法(57)摘要本发明公开了一种基于小波变换的心电信号QRS波检测方法，包括步骤S1，对心电信号进行预处理，将心电信号的采样率改变为预定范围的采样率；步骤S2，对预处理后的心电信号进行小波变换，得到特征频谱高频成分；还包括：步骤S3，对特征频谱高频成分求导并取绝对值；步骤S4，对小信号干扰进行剔除，保留求导绝对值的极大值点；步骤S5，根据极大值点幅值的变化，结合QRS复合波的最大周期获取特征波形。本发明可以达到减弱高大P波和T波的干扰，计算复杂度小、实时性高，可以有效提高心电信号特征波形识别能力和定位的准确度的有益效果。CN10965ACN101919695ACCNN110191969501919696A权利要求书1/1页1.一种基于小波变换的心电信号QRS波检测方法，包括步骤S1，对心电信号进行预处理，将心电信号的采样率改变为预定范围的采样率；步骤S2，对预处理后的心电信号进行小波变换，得到特征频谱高频成分；其特征在于，还包括：步骤S3，对特征频谱高频成分求导并取绝对值；步骤S4，对小信号干扰进行剔除，保留求导绝对值的极大值点；步骤S5，根据极大值点幅值的变化，结合QRS复合波的最大周期获取特征波形。2.根据权利要求1所述的基于小波变换的心电信号QRS波检测方法，其特征在于，所述小信号干扰剔除方法包括：步骤S41，取较短时间的数据进行滑动平均计算，得到小信号的均值及基线；步骤S42，对小信号的均值设定一有效放大倍数，得到小信号的包络线；步骤S43，对包络线内的数据置零，并将小信号的均值设置为下一特征波形检测阈值的下线。3.根据权利要求1所述的基于小波变换的心电信号QRS波检测方法，其特征在于，步骤S5包括：步骤S51，计算心电信号的阈值；步骤S52，去掉小于阈值的波形数据，可得到QRS复合波形；步骤S53，检测连续的QRS周期内的最大极值点。4.根据权利要求3所述的基于小波变换的心电信号QRS波检测方法，其特征在于，所述计算心电信号阈值的方法为自训练法。5.根据权利要求3所述的基于小波变换的心电信号QRS波检测方法，其特征在于，所述计算心电信号阈值的方法为自适应阈值法。6.根据权利要求3所述的基于小波变换的心电信号QRS波检测方法，其特征在于，所述最大极值点为QRS特征波形中R波或S波或Q波的波峰。2CCNN110191969501919696A说明书1/4页一种基于小波变换的心电信号QRS波检测方法技术领域[0001]本发明涉及心电信号QRS波检测方法技术领域，具体的是一种基于小波变换的改进型心电信号QRS波检测方法。背景技术[0002]心电信号的自动分析与处理一直是生物医学工程领域中的重要研究课题，其中，心电信号的自动分析与处理关键问题是QRS波的检测，因为可靠的QRS波检测不仅是诊断心律失常的重要依据，而且也只有在QRS波确定之后才有可能计算心率并进行心率变异分析及检测ST段的参数和分析心电信号的其它细节信息。[0003]近些年来，QRS波的检测主要有以下几种方法：滤波器法、模板匹配法、神经网络法、数据融合检测法、小波变换分析法等。以上几种方法中，除小波变换分析法外，其他方法都只能在单一频率域对QRS波进行分析，易受干扰信号的影响，从而导致识别率下降。而小波变换是时间和频率的局部变换，实现了既在频率域又在时间域的高分辨率的局部定位，能够很好地反应信号的局部特征，所以小波变换用于心电信号的自动分析，极大的提高了心电特征信号的判别率。[0004]心电信号进行小波变换后，如图2(b)所示，原心电信号的R峰值变成了特征频谱信号的过零点，在原心电信号的R波的上升沿中段和下降沿，分别形成了特征频谱信号两个极值点；这两个极值点是相邻的极值点，我们称之为极值点对。[0005]传统的基于小波变换的进行QRS波检测方法都是通过寻找相应尺度上高频部分的极值对来定位QRS波群，进而确定极值对间的过零点作为R波的峰点，由于极值对的检测确定及过零点的计算都极其繁琐，低频区域存在幅值较大的P波和T波的干扰，造成该方法容易产生极值对的配对不准确，从而导致出现多检和漏检现象，同时带