对心电信号的认识

对心电信号的认识 .......................................... 电气医信41班陈富琴（1043032053）

1.人体心电信号的产生：心脏周围的组织和体液都能导电，因此可将人体看成为一个具有长、宽、厚三度空间的容积导体。心脏好比电源，无数心肌细胞动作电位变化的总和可以传导并反映到体表。在体表很多点之间存在着电位差，也有很多点彼此之间无电位差是等电的。心脏在每个心动周期中，由起搏点、心房、心室相继兴奋，伴随着生物电的变化，这些生物电的变化称为心电。

2.人体心电信号的特点：心电信号属生物医学信号，具有如下特点：

(1)信号具有近场检测的特点，离开人体表微小的距离，就基本上检测不到信号；

(2)心电信号通常比较微弱，至多为mV量级；

(3)属低频信号，且能量主要在几百赫兹以下；

(4)干扰特别强。干扰既来自生物体内，如肌电干扰、呼吸干扰等；也来自生物体外，如工频干扰、信号拾取时因不良接地等引入的其他外来串扰等；

(5)干扰信号与心电信号本身频带重叠(如工频干扰等)。

3.心电信号的研究：心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物信号之一，它比其它生物电信号更易于检测，并且具有较直观的规律性，因而心电图分析技术促进了医学的发展。心电图检查是临床上诊断心血管疾病的重要方法。心电图的准确自动分析与诊断对于心血管疾病起着关键的作用，也是国内外学者所热衷的课题。以前的心电图大多采用临床医生手动分析的方法，这一过程无疑是费时费力且可靠性不高。在计算机技术迅速发展的情况下，心电图自动分析得以迅速发展，将医生从繁重的手工劳动中解脱出来，大大提高了工作效率。七十年代后，心电图自动分析技术已有很大发展，并进入实用化和商业化阶段。然而，心电图自动诊断还未广泛应用于临床，从国内外的心电图机检测分析来看，自动分析精度还达不到可以替代医生的水平，仅可以为临床医生提供辅助信息。其主要原因是心电波形的识别不准，并且心电图诊断标准不统一。因此，探索新的方法以提高波形识别的准确率，寻找适合计算机实现又具诊断价值的诊断标准，是改进心电图自动诊断效果，扩大其应用范围的根本途径。如何把心电信号的特征更加精确的提取出来进行自动分析，判断出其异常的类型成了鱼待解决的焦点问题。

4.心电信号的检查意义：用于对各种心率失常、心室心房肥大、心肌梗死、心律失常、

心肌缺血等病症检查。心电图是反映心脏兴奋的电活动过程，它对心脏基本功能及其病理研究方面，具有重要的参考价值。心电图的检查必须结合多种指标和临床资料，进行全面综合分析，才能对心脏的功能结构做出正确的判断。

5.心电信号基本构成：心电信号由P、QRS、T波和静息期组成，如图1，各波具有不同的频率特性，是一种典型的具有明显时频特称与时间—尺度特征的生物医学信号。

P.QRS.T波以及PR,ST,QT间期都不同程度地反应了心脏的功能的变化，因此通过算法实现对心脏功能的自动分析判别已成为一个比较热门的研究方向。

图1：典型心电信号波形

6.心电波形检测：波形检测技术是后续波形分类及诊断的重要依据，主要包括p波、QRS波、T波和ST段等的检测。其中QRS波的检测是心电自动分析中的关键环节，正确检出QRS波后，将心电数据划分为各个心拍，才能进行正确的参数测量和波形分类等后续的处理和分析，如RR间期和心率的计算等。 QRS波检测算法的研究至今已有几十年，此间的文献数以千计，方法层出不穷。计算机技术、数字信号处理技术以及人工智能理论的发展，使得QRS波检测技术从七、八十年代基于经典的信号处理的方法和句法方法，发展到了九十年代基于小波变换和神经网络的方法以及目前各种方法的结合应用等。文献[2]李翠微、郑崇勋等最具代表性，他们以二次样条函数为母函数，用 Mal1et快速算法计算小波变换。余辉等[3]用二次微分小波(Marr小波)作小波母函数来进行变换。国防科技大学的刘希顺[4]阶中心的B样条小波，结合门限自学习来确定QRS综合波的检测。文献[5-10]阐述了几种小波变换方法。J.P.MartineZ[11]的神经网络检测算法近年来比较受关注。总之，QRS的算法各有千秋，但发展的方向是集多种方法在一起的综合算法的研究与改进。另外，八十年代以来，标准心电数据库的逐渐形成使得QRS波检测算法有了检验和评估的标准，也促进了各类方法的不断改进和完善。在ECG信号中，P波和T波的幅度较小频率低，难以与干扰和噪声分离，因此较QRS波的检测更为困难。其检测方法包括斜率阂值法、句法模板识别方法、ANN、中值do Botter 提出了基任时申经网络的P波检测方法。谢国明，聂志伟等[13]用小波变换结合神经网络检测ECG信号的P波。P.strumillo提出了一种中值滤波法的T波检测法。通常，P波和T波的检测是在QRS波定位以后进行的，在QRS波起点滤波等，但这类技术均未能完善解决P、T波识别问题。D.Azeve之前的一段区域内检测P波，在QRS波终点之后检测T波。心电图ST段参数测量是临床医学的一个重要研究内容，也是医学工程不断探索的一个课题。

课题二基于MATLAB平台的心电信号分析系统设计与仿真

课题二基于MATLABDE的心电信号分析系统的设计与仿真 一、本课题的目的 本设计课题主要研究数字心电信号的初步分析及滤波器的应用。通过完成本课题的设计，拟主要达到以下几个目的： (1)了解MATLAB软件的特点和使用方法，熟悉基于Simulink的动态建模和仿真的步骤和过程； (2)了解人体心电信号的时域特征和频谱特征； (3)进一步了解数字信号的分析方法； (4)通过应用具体的滤波器进一步加深对滤波器理解； (5)通过本课题的设计，培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。 二、课题任务 设计一个简单的心电信号分析系统。对输入的原始心电信号，进行一定的数字信号处理，进行频谱分析。采用Matlab语言设计，要求分别采用两种方式进行仿真，即直接采用Matlab 语言编程的静态仿真方式、采用Simulink进行动态建模和仿真的方式。根据具体设计要求完成系统的程序编写、调试及功能测试。 (1)对原始数字心电信号进行读取，由数字信号数据绘制出其时域波形。 (2)对数字信号数据做一次线性插值，使其成为均匀数字信号，以便后面的信号分析。 (3)根据心电信号的频域特征（自己查阅相关资料），设计相应的低通和高通滤波器。 (4)编程绘制实现信号处理前后的频谱，做频谱分析，得出相关结论。 (5)对系统进行综合测试，整理数据，撰写设计报告。 三、主要设备和软件 (1)PC机一台。 (2) MATLAB6.5以上版本软件，一套。 四、设计内容、步骤和要求 4.1必做部分 4.1.1利用Matlab对MIT-BIH数据库提供的数字心电信号进行读取，并还原实际波形 美国麻省理工学院提供的MIT-BIH数据库是一个权威性的国际心电图检测标准库，近年来应用广泛，为我国的医学工程界所重视。MIT-BIH数据库共有48个病例，每个病例数据长30min，总计约有116000多个心拍，包含有正常心拍和各种异常心拍，内容丰富完整。

【CN109893118A】一种基于深度学习的心电信号分类诊断方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910164534.0 (22)申请日 2019.03.05 (71)申请人 武汉大学 地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山 武汉大学 (72)发明人 张捷　李博豪　向可馨　施雪港　 范赐恩　邹炼　 (74)专利代理机构 武汉科皓知识产权代理事务 所(特殊普通合伙) 42222 代理人 薛玲 (51)Int.Cl. A61B 5/0402(2006.01) (54)发明名称 一种基于深度学习的心电信号分类诊断方 法 (57)摘要 本发明提出了一种基于深度学习的心电信 号分类诊断方法。本发明利用心电采集设备对左 上肢和右上肢之间的心电信号进行采集得到原 始心电信号；将原始心电信号进行预处理得到去 噪后心电信号，提取去噪后心电信号的特征波； 将心电信号的特征波进行四阶多贝西小波的小 波变换，将小波系数按照一定规律构建变换矩 阵；将变换矩阵视为心电信号的特征波对应的时 频图，传入深度学习模块，得到心电信号采集者 可能患有的疾病。本发明能够在频域上分析和凸 显信号的特征，实现心电信号对多种心脏疾病的 初步诊断， 提高诊断的准确率。权利要求书2页 说明书5页 附图2页CN 109893118 A 2019.06.18 C N 109893118 A

权　利　要　求　书1/2页CN 109893118 A 1.一种基于深度学习的心电信号分类诊断方法，其特征在于，包括： 步骤1：利用心电采集设备对左上肢和右上肢之间的心电信号进行采集得到原始心电信号； 步骤2：将原始心电信号进行预处理得到去噪后心电信号，提取去噪后心电信号的特征波； 步骤3：将心电信号的特征波进行四阶多贝西小波的小波变换，将小波系数按照一定规律构建变换矩阵； 步骤4：将变换矩阵视为心电信号的特征波对应的时频图，传入深度学习模块，得到心电信号采集者可能患有的疾病。 2.根据权利要求1所述的基于深度学习的心电信号分类诊断方法，其特征在于：步骤1中所述原始心电信号为s orig＝[a1,a2,…,a N]，其中N为采集的样本数。 3.根据权利要求1所述的基于深度学习的心电信号分类诊断方法，其特征在于：步骤2中所述原始心电信号进行预处理得到去噪后心电信号为： 将原始心电信号s orig＝[a1,a2,…,a N]，其中N为采集的样本数输入至6阶巴特沃斯低通滤波器，滤除原始心电信号的高频噪声，得到去噪后心电信号s denois＝e[b1,b2,…,b N]； 步骤2中所述提取去噪后心电信号的特征波s feature为： 利用提出的快速检测心电信号中qrs波群的算法，提取s denoise＝[b1,b2,…,b N]中的R波并计算第n段心电信号s denoise中R波的总数量K n，n为R波心电信号的序号，n∈[1,M]，M为R波段的数量； 在心电信号采样时间t分钟内，依据相关医学知识，每段心电信号s denoise中R波数量K n应该在50t≤Kn≤100t范围内，对经过提取特征波后心电信号进行初步检测，K n＞100t或K n＜50t的R波可认为是噪声信号或受噪声影响过大的心电信号，用全0序列代替第n段心电信号s denoise； 依据第n段心电信号s denoise中R波的总数量K n对心电信号s denoise提取特征波s feature，提取特征波过程如下： 若第n段心电信号s denoise为非0序列，则在不超出信号长度范围内，选择位于第n段心电信号s denoise中部的R峰峰值点，并以该点为中心，分别从左右各取一定数量的信号点作为该心电信号的特征波，为了更好体现信号的特征和降低计算量，选取的特征波长度L包含正常心率下的四个完整心跳波形； 若第n段心电信号s denoise为0序列，则用长度L的0序列作为这类信号的特征波。 4.根据权利要求1所述的基于深度学习的心电信号分类诊断方法，其特征在于：步骤3中所述心电信号的特征s feature进行四阶多贝西小波的小波变换为： 将特称波s feature用mallet算法对信号进行小波分析，使用四阶多贝西小波对特征波进行尺度为f/60-0.6f的小波变换，其中f为采样频率，提取信号的小波系数，得到相应变换后的小波系数λd，d∈[1,D]； 步骤3中所述将小波系数按照一定规律存放在矩阵中为： 特征波s feature不同尺度的小波变换后的系数λ1，λ2，...，λD，按照顺序放入矩阵的每一行中，得到每一个特征波s feature所对应的变换矩阵A＝[λ1，λ2，...，λD]。 5.根据权利要求1所述的基于深度学习的心电信号分类诊断方法，其特征在于：步骤4 2

心电信号分类

近年来心脏病仍然是威胁人类生命的主要疾病之一，世界上心脏病的死亡率仍占首位。据统计全世界死亡人数中，约有三分之一死于此类疾病，这己成为危害人类健康最常见的疾病，因此心脏系统疾病的防治和诊断是当今医学界面临的首要问题。 心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物信号之一，它比其它生物电信号更易于检测，并且具有较直观的规律性，因而心电图分析技术促进了医学的发展。 心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物信号之一，它比其它生物电信号更易于检测，并且具有较直观的规律性，因而心电图分析技术促进了医学的发展。心电图检查是临床上诊断心血管疾病的重要方法。心电图的准确自动分析与诊断对于心血管疾病起着关键的作用，也是国内外学者所热衷的课题。 心电图大多采用临床医生手动分析的方法，这一过程无疑是费时费力且可靠性不高。在计算机技术迅速发展的情况下，心电图自动分析得以迅速发展，将医生从繁重的手工劳动中解脱出来，大大提高了工作效率 电图自动诊断还未广泛应用于临床，从国内外的心电图机检测分析来看，自动分析精度还达不到可以替代医生的水平，仅可以为临床医生提供辅助信息。其主要原因是心电波形的识别不准，并且心电图诊断标准不统一 为减少猝死的发生,猝死无创性预警方法的研究备受重视,并已取得长足进展。对猝死的心电图预警指标,目前多数集中在心室的复极指标, J波作为心电图心室复极[6]的新指标越来越受到临床的重视。J波见于早期复极综合征,是一种常见的正常心电图的变异，但是当J波增宽、增高,可预示室速、室颤的发生,并会引起致命性的恶性心律失常[7-12]，因此，认识J 波有重要的临床意义。 Brugada综合征、特发性心室颤动(简称室颤)与急性冠状动脉(简称冠脉)综合征的超急期容易诱发室性心动过速、室颤和心脏性猝死，而早期复极综合征被评为良性的J波。目前的研究发现，早期复极综合征并不总是良性的[14]，在某些情况下可能处于高危状态，因此将J波的良性与高危状态区别开来有重要的研究意义。 该项目的科学意义在于可以提高正常变异J 波与异常J 波的鉴别能力, 有助于识别临床异常J 波的高危患者, 减少恶性心律失常及特发性心室颤动猝死的发生。为在临床上对J 波的高危状态做出准确的诊断提供理论与实践基础，有利于提高心源性猝死的防范。 分类是一种重要的数据挖掘技术。分类的目的是根据数据集的特点构造一个分类函数或分类模型（也称作分类器），该模型能把未知类别的样本映射到给定类别中的某一个。

心电信号的计算机分析final

心电信号的计算机分析 【实验目的】： 通过理论结合实际，用C语言编程对MIT心电信号数据进行分析，实现低通滤波、高通滤波、QRS检测、特征提取、心律失常分析，从中了解和掌握数字信号处理的方法和应用。 【实验要求】 1读取数据 2 QRS检测 3 特征参数提取 4 心率失常分析 5 功率谱分析 【实验报告】 一实验介绍 心脏在有节律的活动过程中，能在人体表面产生微弱的电信号，如果我们在人体表面的特定部位安放电极，就能在电极上获得微弱的心电信号，此信号经放大、处理后，描记在记录纸上就是心电图，它能够反映心脏的功能及病情。 在获取心电图的过程中，由于心电信号比较微弱，仅为毫伏(mV)级，所以极易受环境的影响。对心电信号引起干扰得主要因数有：工频干扰、电极接触噪声、运动伪迹、呼吸引起的基线漂移和心电幅度变化、信号记录和处理中电子设备产生的干扰、电外科噪声等。 为了增强心电信号中的有效成分，抑制噪声和伪迹，提高波形检测准确率，除了对心电记录仪的硬件抗干扰能力有较高的要求外，心电信号A/D 变换后的处理也至为重要。 用于心电信号数字处理的方法主要有：消除电源干扰的工频滤波器，消除采样时间段引起信号失真的汉宁平滑滤波器，消除高频肌电的低通滤波器，消除直流偏移和基线漂移等低频噪声的高通滤波器，以及用于QRS 波检测的带通滤波器。本实验利用MIT心电信号数据库，简单设计了对心电信号进行计算机分析的实验，实验主要分成两部分：信号处理和心电参数分析；信号处理的方法有低通滤波、高通滤波、微分（查分运算）：，对处理后的信号进行如下分析：QRS检测心率失常分析参数提取功率谱分析。 本实验的整个过程是：先读取文件数据，将数据显示在计算机屏幕上，并可进行翻页显示，然后对所读心电数据进行低通滤波、高通滤波、微分（查分运算）等处理，同时将处理后的数据显示在屏幕上；对心电信号的分析是采用处理后的的数据，先对QRS波进行检测，然后计算特征参数，

ECG信号分析与处理系统设计

***************** 实践教学 ******************* 某某理工大学 计算机与通信学院 2015年春季学期 信号处理课程设计 题目：ECG信号分析与处理系统设计 专业班级：通信工程 姓名： 学号： 指导教师： 成绩：

摘要 系统的研究心电信号处理对疾病的早期预测及家庭医疗保健具有十分重要的意义，一直是生物医学工程领域的研究热点。心血管疾病是人类生命的最主要威胁之一，而心电(Electrocardiogram)，ECG信号是诊断心血管疾病的主要依据，心电信号是心脏电生理活动在体表的表现，提供了心脏功能等生理状况的有重要价值的临床医学信息，是临床心脏病诊断的基础。因此，设计心电信号处理系统具有重要意义。本论文综合运用数字信号处理的理论知识对心电信号进行分析与处理，实现ECG信号的频谱分析，基线漂移检测等，设计滤波器实现心电信号的滤波，滤去高频和低频干扰，实现ECG信号的增强。同时使用陷波器对50Hz的工频干扰进一步滤除，得到比较纯净的心电信号。 关键词: 心电信号，工频干扰，基线漂移

目录 摘要····································I 一、前言 (1) 二、心电信号 (2) 2.1 原始心电信号分析 (2) 2.2 心电信号中的噪声 (3) 2.3 系统总体设计框图 (4) 三、设计原理及方法 (5) 3.1 数字滤波器简介 (5) 3.2 IIR滤波器的设计原理 (5) 3.3 IIR滤波器的设计 (5) 3.3.1 IIR数字低通滤波器设计过程 (5) 3.3.2 IIR数字带通滤波器设计过程 (9) 3.4 FIR滤波器 (10) 3.4.1 FIR滤波器的设计 (11) 3.4.2 FIR数字低通滤波器设计过程 (11) 3.5 陷波器 (13) 3.5.1陷波器的基本原理及作用 (13) 3.5.2双T法设计陷波器 (13) 四、MATLAB简述 (15) 五、总结 (16) 参考文献 (17) 附录 (18)

对心电信号的认识

对心电信号的认识 .......................................... 电气医信41班陈富琴（1043032053） 1.人体心电信号的产生：心脏周围的组织和体液都能导电，因此可将人体看成为一个具有长、宽、厚三度空间的容积导体。心脏好比电源，无数心肌细胞动作电位变化的总和可以传导并反映到体表。在体表很多点之间存在着电位差，也有很多点彼此之间无电位差是等电的。心脏在每个心动周期中，由起搏点、心房、心室相继兴奋，伴随着生物电的变化，这些生物电的变化称为心电。 2.人体心电信号的特点：心电信号属生物医学信号，具有如下特点： (1)信号具有近场检测的特点，离开人体表微小的距离，就基本上检测不到信号； (2)心电信号通常比较微弱，至多为mV量级； (3)属低频信号，且能量主要在几百赫兹以下； (4)干扰特别强。干扰既来自生物体内，如肌电干扰、呼吸干扰等；也来自生物体外，如工频干扰、信号拾取时因不良接地等引入的其他外来串扰等； (5)干扰信号与心电信号本身频带重叠(如工频干扰等)。 3.心电信号的研究：心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物信号之一，它比其它生物电信号更易于检测，并且具有较直观的规律性，因而心电图分析技术促进了医学的发展。心电图检查是临床上诊断心血管疾病的重要方法。心电图的准确自动分析与诊断对于心血管疾病起着关键的作用，也是国内外学者所热衷的课题。以前的心电图大多采用临床医生手动分析的方法，这一过程无疑是费时费力且可靠性不高。在计算机技术迅速发展的情况下，心电图自动分析得以迅速发展，将医生从繁重的手工劳动中解脱出来，大大提高了工作效率。七十年代后，心电图自动分析技术已有很大发展，并进入实用化和商业化阶段。然而，心电图自动诊断还未广泛应用于临床，从国内外的心电图机检测分析来看，自动分析精度还达不到可以替代医生的水平，仅可以为临床医生提供辅助信息。其主要原因是心电波形的识别不准，并且心电图诊断标准不统一。因此，探索新的方法以提高波形识别的准确率，寻找适合计算机实现又具诊断价值的诊断标准，是改进心电图自动诊断效果，扩大其应用范围的根本途径。如何把心电信号的特征更加精确的提取出来进行自动分析，判断出其异常的类型成了鱼待解决的焦点问题。 4.心电信号的检查意义：用于对各种心率失常、心室心房肥大、心肌梗死、心律失常、 心肌缺血等病症检查。心电图是反映心脏兴奋的电活动过程，它对心脏基本功能及其病理研究方面，具有重要的参考价值。心电图的检查必须结合多种指标和临床资料，进行全面综合分析，才能对心脏的功能结构做出正确的判断。 5.心电信号基本构成：心电信号由P、QRS、T波和静息期组成，如图1，各波具有不同的频率特性，是一种典型的具有明显时频特称与时间—尺度特征的生物医学信号。 P.QRS.T波以及PR,ST,QT间期都不同程度地反应了心脏的功能的变化，因此通过算法实现对心脏功能的自动分析判别已成为一个比较热门的研究方向。

课题三基于LABVIEW的心电信号分析系统设计与仿真报告

课题一心电信号分析系统的设计 一、本课题的目的 本设计课题主要研究数字心电信号的初步分析方法及滤波器的应用。通过完成本课题的设计，拟主要达到以下几个目的： （1）了解基于LabVIEW的虚拟仪器的特点和使用方法，熟悉采用LabVIEW进行仿真的方法。 （2）了解人体心电信号的时域特征和频谱特征。 （3）进一步了解数字信号的分析方法； （4）通过应用具体的滤波器进一步加深对滤波器的理解。 （5）通过本课题的设计，培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。 二、课题任务 利用labVIEW设计一个基于虚拟仪器的简单的心电信号分析系统。对输入的原始心电信号，进行一定的数字信号处理，进行频谱分析。根据具体设计要求完成系统的程序编写、调试及功能测试。 （1）对原始数字心电信号进行读取，由数字信号数据绘制出其时域波形。 （2）对数字信号数据做一次线性插值，使其成为均匀数字信号，以便后面的信号分析。 （3）根据心电信号的频域特征（自己查阅相关资料），设计相应的低通和带通滤波器。 （4）编程绘制实现信号处理前后的频谱，做频谱分析，得出相关结论。 （5）对系统进行综合测试，整理数据，撰写设计报告。 三、主要设备和软件 （1）PC机一台。 （2）LabVIEW软件一套，要求最低版本8.20。 四、设计内容、步骤和要求 必做部分： 1. 利用labVIEW读取MIT-BIH数据库提供的数字心电信号，并还原实际波形 美国麻省理工学院提供的MIT-BIH数据库是一个权威性的国际心电图检测标准库，近年来应用广泛，为我国的医学工程界所重视。MIT-BIH数据库共有48个病例，每个病例数据长30min，总计约有116000多个心拍，包含有正常心拍和各种异常心拍，内容丰富完整。 为了读取简单方便，采用其txt格式的数据文件作为我们的原心电信号数据。利用labVIEW提供的文件I/O函数，读取txt数据文件中的信号，并且还原实际波形。

心电信号的分析

心电信号的分析，含义，用途 班级：07生医1班 姓名：王颖晶 学号：0700308108 什么是心电： 心脏周围的组织和体液都能导电，因此可将人体看成为一个具有长、宽、厚三度空间的容积导体。心脏好比电源，无数心肌细胞动作电位变化的总和可以传导并反映到体表。在体表很多点之间存在着电位差，也有很多点彼此之间无电位差是等电的。心脏在每个心动周期中，由起搏点、心房、心室相继兴奋，伴随着生物电的变化，这些生物电的变化称为心电。 心电信号的用途： 心电信号是人们认识最早、研究最早的人体生理电信号之一。目前心电检测已经成为重要的医疗检测手段，但是心电信号的相关试验及研究依然是医学工作者和生物医学工程人员的重要议题。 心血管疾病是人类生命的最主要的威胁，而心电(ECG，electrocardiogram)信号是诊断心血管疾病的主要依据，因此实时检测病人心电活动、设计自动采集存储病人心电信号的便携式系统具有重要意义。 心电信号的含义： 心电信号是由人体心脏发出相当复杂的微弱信号，其幅度一般在1O V～5mV之间，频率为0．05～ 1。OHZ，外界干扰以及其他因素的

存在使其变得更难以检测n 。心电信号采集处理系统以抑制干扰、得到较为理想状态下的心电信号为目的。在心电信号滤波和处理算法中，要频繁进行大量的数据乘、加运算。 三个特殊波段的检测： 1.QRS波的检测 ?QRS的特点: ?其能量在心电信号中占很大的比例, ?其频谱分布在中高频区, 峰值落在10-20Hz之 间, ?二阶导数算法 ?心电信号的一阶和二阶导数的平方和作为QRS 波标记的脉冲信号, ?移动平均算法 ?其求导平方运算和上相同, 并对求导平方数据 进行移动平均, 从而突出QRS波的特征信息, ?正交滤波算法 2.R波峰点的检测 ?双边阈值检测法 ?取一个固定的阈值Ra, t1,t2分别为R波上升和 下降通过这个阈值的时刻，则R基准点的位置 t=(t1+t2)/2 ?固定宽度检测法

心电信号的采集与处理

中北大学信息商务学院课程设计说明书 学生姓名：苏慧敏学号：1305034211 学生姓名：王晓腾学号：1305034217 学生姓名：李康学号：1305034243 学院：中北大学信息商务学院 专业：电子信息工程 题目：心电信号的采集与处理 指导教师：王浩全职称: 教授 2016 年 6 月 9 日

中北大学信息商务学院课程设计任务书 2015-2016 学年第二学期 学院：中北大学信息商务学院 专业：电子信息工程 学生姓名：苏慧敏学号：1305034211 学生姓名：王晓腾学号：1305034217 学生姓名：李康学号：1305034243 课程设计题目：心电信号的采集与处理 起迄日期：2016年6 月13日～2016年7月1 日 课程设计地点：系专业实验室 指导教师：王浩全 系主任：王浩全 下达任务书日期: 2016年6月 9日

课程设计任务书

课程设计任务书

设计说明书应包括以下主要内容： （1）封面：课程设计题目、班级、姓名、指导教师、时间 （2）设计任务书 （3）目录 （4）设计方案简介 （5）设计条件及主要参数表 （6）设计主要参数计算 （7）设计结果 （8）设计评述,设计者对本设计的评述及通过设计的收获体会（9）参考文献

目录 一、基于PCI总线A/D卡的报告 (1) （一）基于PCI总线的基本结构 (1) 1．PCI总线 (1) 2．PCI总线的基本含义 (1) （二）基于PCI的A/D卡的通用结构 (2) （三）基于PCI总线发展趋势 (2) （四）PCI总线的特点： (3) 二、设计方案简介 (3) 三、设计条件及主要参数表 (4) 四、设计结果 (6) 五、设计评述 (7) 六、参考文献 (7)

心电信号

摘要 心电信号处理是国内外近年来迅速发展的一个研究热点，是现代生命科学研究的重要组成部分，其目的是为了从获得的信号中提取有用信息。心电图（ECG）反应人体心脏工作状况，ECG各个波形的不同形式往往体现了某些病变。在ECG的各个波中，R 波最为明显，一般以它为基准来定位其它波的位置，所以R波检测室ECG信号分析诊断的前提和基础，只有标定R波后，才有可能计算心率。ECG在经采集、数模转换过程中，会不可避免的引入各种噪声，包括工频干扰：主要是电磁场作用于心电图和人体之间的环路电路所致，一般是50/60Hz;肌电干扰：这主要是病人身体自身因素所致如肌肉紧张等，表现为不规则的快速变化波形；基线漂移：这主要是人呼吸运动或电极——皮肤界面阻抗所致，属于低频干扰。在去噪过程中，由于心电信号具有非平稳特性且污染噪声分布范围大，限制了传统线性滤波器的使用，所以在过去的几年中小波分析被广泛地应用于心电信号的去噪中。它在时域和频域同时具有良好的局部化性质，尤其适用于非平稳信号分析，并且适用于生物医学领域。首先对心电信号进行滤波，滤除心电中的主要噪声（基漂、工频电、肌电等），对R波进行加强；然后再用db8小波，对ECG进行小波变换，取一定阈值，检出所需信息。 关键字：ECG 小波分析 R波检测

目录 摘要 (3) 第一章课程设计题目介绍 (5) 1.1 研究背景与意义 (5) 1.2 心电信号特征 (5) 第二章处理流程 (7) 2.1 载入信号 (7) 2.2 小波分析 (8) 2.3 R波检测 (13) 2.4 心率计算 (14) 第三章 GUI界面的介绍 (14) 第四章待解决的问题 (18) 心得体会 (19) 参考文献 附录 评审意见表

脑电信号特征提取及分类

脑电信号特征提取及分类

第 1 章绪论 1.1引言 大脑又称端脑，是脊椎动物脑的高级的主要部分，由左右两半球组成及连接两个半球的中间部分，即第三脑室前端的终板组成。它是控制运动、产生感觉及实现高级脑功能的高级神经中枢[1]。大脑是人的身体中高级神经活动中枢，控制着人体这个复杂而精密的系统，对人脑神经机制及高级功能进行多层次、多学科的综合研究已经成为当代脑科学发展的热点方向之一。 人的思维、语言、感知和运动能力都是通过大脑对人体器官和相应肌肉群的有效控制来实现的[2]。人的大脑由大约1011个互相连接的单元体组成，其中每个单元体有大约104个连接，这些单元体称做神经元。在生物学中，神经元是由三个部分组成：树突、轴突和细胞体。神经元的树突和其他神经元的轴突相连，连接部分称为突触。神经元之间的信号传递就是通过这些突触进行的。生物电信号的本质是离子跨膜流动而不是电子的流动。每有一个足够大的刺激去极化神经元细胞时，可以记录到一个持续1-2ERP的沿轴突波形传导的峰形电位-动作电位。动作电位上升到顶端后开始下降，产生一些小的超极化波动后恢复到静息电位（静息电位（Resting Potential，RP）是指细胞未受刺激时，存在于细胞膜内外两侧的外正内负的电位差）。人的神经细胞的静息电位为-70mV（就是膜内比膜外电位低70mV）。这个变化过程的电位是局部电位。局部电位是神经系统分析整合信息的基础。细胞膜的电特性决定着神经元的电活动[3]。当神经元受到外界刺激时，神经细胞膜内外两侧的电位差被降低从而提高了膜的兴奋性，当兴奋性超过特定阈值时就会产生神经冲动或兴奋，神经冲动或兴奋通过突触传递给下一个神经元。由上述可知，膜电位是神经组织实现正常功能的基本条件，是兴奋产生的本质。膜电位使神经元能够接收刺激信号并将这一刺激信号沿神经束传递下去。在神经元内部，树突的外形就像树根一样发散，由很多细小的神经纤维丝组成，可以接收电信号，然后传递给细胞体。如果说树突是树根的话，那么细胞体就是树桩，对树突传递进来的信号进行处理，如果信号超过特定的阈值，细胞体就把信号继续传递给轴突。轴突的形状像树干，是一根细长的纤维体，它把细胞体传递过来的信号通过突触发送给相邻神经元的树突。突触的连接强度和神经元的排列方式都影响着神经组织的输出结果。而正是这种错综复杂的神经组织结构和复杂的信息处理机制，才使得人脑拥有高度的智慧。我们的大脑无时无刻不在产生着脑电波，对脑来说，脑细胞就像是脑内一个个“微小的发电站”。早在1857年，英国的青年生理科学工作者卡通（R.Caton）就在猴脑和兔脑上记录

心电信号的采集系统设计开题报告

电气信息工程学院 毕业设计（论文）开题报告 课题名称：小波变换在图像编码中 的应用 专业：通信工程 姓名：王文双 班级学号：06-01-26 指导教师：张海一 二○一○年四月二日

三、完成本课题的工作进度计划 第一、二周：收集资料，做好知识准备。 第三、四周：开题报告。 第五周：进行设计方案论证。 第六—九周：小波理论、图像编码技术。 第十、十一周：计算机仿真。 第十二周：设计收尾工作和毕业设计答辩准备。 四、参考文献 [1] 丁艳，刘榴娣，郭宏. 小波变换在图像压缩中的应用研究[J]. 光学技术. 1999.(01) [2] 陶德元，何小海，李舒平，吴小强. 小波变换及其在图像处理中的应用[J]. 四川大学学报(自然科学版). 1994.(04) [3] 李华峰，丁绪星，钱焕延. 基于整数小波变换的图像压缩算法[J]. 计算机工程与设计. 2006.(11) [4]Mandelbrot,B,B.Self-affine FractalSets.Fractals in Physics[C].Amsterdam: North-Holland,1986: [5] Rioul,O. Regular wavelets: a discrete time approach[J].IEEETransactions on signal Processing,1993,41(12):3572-3579. [6] 韩玉坤. 数字图像压缩编码技术综述[J]. 潍坊学院学报. 2006.(04) [7] 刘洞波. 一种扩展的嵌入零树小波算法[J]. 现代计算机. 2006.(09) [8] 王相海，张福炎. 一种基于零树小波的图像比率可分级编码方法的研究[J]. 南京大学学报(自然科学版). 2002.(02) [9] 张旭东等编著. 图像编码基础和小波压缩技术[M]. 清华大学出版社 2004 [10] 徐佩霞，孙功宪编著. 小波分析与应用实例[M]. 中国科学技术大学出版社1996 [11] 张旭东等编著. 图像编码基础和小波压缩技术[M]. 清华大学出版社 2004 [12] 程正兴[著]. 小波分析算法与应用[M]. 西安交通大学出版社 1998

根据MATLAB的心电信号分析

计算机信息处理课程设计说明书题目：基于MATLAB的心电信号分析 学院（系）： 年级专业： 学号： 学生姓名： 指导教师：

燕山大学课程设计（论文）任务书 院（系）：基层教学单位： 说明：此表一式四份，学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份。 2014年12月 01日

摘要 心电信号是人们认识最早、研究最早的人体生理电信号之一。目前心电检测已经成为重要的医疗检测手段，但是心电信号的相关试验及研究依然是医学工作者和生物医学工程人员的重要议题。 信号处理的基本概念和分析方法已应用于许多不同领域和学科中，尤其是数字计算机的出现和大规模集成技术的高度发展，有力地推动了数字信号处理技术的发展和应用。心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物电信号之一，它比其他生物电信号便易于检测，并具有较直观的规律性，对某些疾病尤其是心血管疾病的诊断具有重要意义。它属于随机信号的一种，用数字信号处理的方法和Matlab软件对其进行分析后，可以得到许多有用的信息，对于诊断疾病有非常重要的参考价值。 本课题基于matlab对心电信号做了简单的初步分析。直接采用Matlab 语言编程的静态仿真方式、对输入的原始心电信号，进行线性插值处理，并通过matlab语言编程设计对其进行时域和频域的波形频谱分析，根据具体设计要求完成程序编写、调试及功能测试，得出一定的结论。 关键词： matlab 心电信号线性插值频谱分析

目录 一：课题的目的及意义 (1) 二：设计内容与步骤 (1) 1．心电信号的读取 (1) 2．对原始心电信号做线形插值 (3) 3．设计滤波器 (5) 4．对心电信号做频谱分析 (6) 三：总结 (7) 四：附录 (8) 五：参考文献 (12)

心电信号分析系统

信号与线性系统 课程设计报告 课题名称：基于Labview的心电信号分析班级:通信092班 姓名：孙星星 学号：092307 成绩： 指导教师：王宝珠 日期：2011年12月28号

目录 一绪论 1.1 摘要 关键词 1.2 课题简介 1.3 课题设计目的及意义 二设计任务及技术指标 三设计总体方案流程图 四方案论证与比较 4.1 心电信号读取设计方案论证与选择 4.2 线性插值的设计方案论证与选择 4.3 滤波器及谱分析的设计方案论证与选择 五课题设计具体内容 5.1心电信号的读取 5.2 对原始心电信号线性插值 5.3设计相应的低通高通滤波器及其谱分析 5.4 总体的程序框图和前面板 六课题设计遇到的问题及其解决办法 6.1心电信号的读取部分 6.2对原始心电信号线性插值部分 七结论 八课程设计的收获、心得体会与建议 参考文献

一绪论 1.1 提要: 心电信号分析系统是对心电信号文件拾取输入后，对其做一定的数字信号处理，进行频谱分析。 Labview是一种带有图形控制流结构的数据流模式（Date Flow Mode),程序执行是数据驱动，同时也是一种图形化的编程语言--G语言。本设计采用Labview 综合运用其丰富的VI库来实现心电信号的拾取、线性插值、滤波、谱分析。该课题利用VI库中索引数组、数组子集、字符串--数值转换、While循环、chebyshev 滤波器、单边FFT，双边FFT等，得到了简单的拾取、插值、滤波、谱分析等功能。，对心电信号做简单的数字信号处理。 关键词：Labview,心电信号，VI库，数字信号处理 1.2 课题设计目的及意义 本课题主要研究基于Labview的数字心电信号初步分析及其各种滤波器的应用。通过完成本课题的设计，了解基于LabVIEW虚拟仪器（一种软件化的仪器系统）的特点和使用方法，熟悉掌握LabVIEW的使用及练习使用其不同的功能，了解人体心电信号的时域特征和频谱特征，通过对心电信号的滤波处理、频谱分析，进一步了解数字信号的分析方法，进一步加深对各种滤波器（chebyshev,inverse chebyshev,butterworth)的理解。此外，通过本课题的设计，培养运用所学知识分析和解决实际问题的能力。 心电信号分析是一门比较实用的电子工程的专业课程。当今社会，心血管疾病是发病率和死亡率最高、对人类生命威胁最大的疾病。心电信号预处理就是对心电信号的时域特征、频域特征进行了解，以便以后对心电信号的自动识别起到一定的基础作用。另外，Labview具有强大的虚拟仪器功能和软件开发功能，运行速度快、兼容性和移植性好、方便易用，适合于课程设计短期内完成。 二设计任务及技术指标 课题所用信号是美国麻省理工学院提供的MIT-BIH数据库（一个权威性的国际心电图检测标准库），近年来应用广泛，为我国的医学工程界所重视。MIT-BIH 数据库共有48个病例，每个病例数据长30min，总计约有116000多个心拍，包含有正常心拍和各种异常心拍，内容丰富完整。 为了读取简单方便，采用其txt格式的数据文件作为我们的源心电信号数据。利用labvIEW提供的文件I/O函数，读取txt数据文件中的信号，并且还原实际

基于LabView的心电信号处理系统研究

西南科技大学 生医专业综合设计报告 设计名称：基于LabView的心电信号处理系统研究 姓名： 学号： 班级： 指导教师： 起止时间：2014.12.29—2015.1.18 西南科技大学信息工程学院制

综合设计任务书 学生班级：学生姓名：学号： 设计名称：基于LabVIEW的心电信号处理系统研究 起止日期：2014.12.29—2015.01.18 指导教师： 综合设计学生日志

基于LabVIEW的心电信号处理系统研究摘要：医疗仪器是生物医疗检测领域重要的研究对象和诊断工具,结合了生物医学工程和电子信息，计算机以及自动化等多种技术。运用医疗仪器来监视或者诊断心血管疾病具有重要的意义。 本文主要由数据采集系统MSP-080102和基于LabVIEW8.6的Biomedical Startup Kit 生物医学套件两部分组成。 首先从解剖学的角度来分析心电信号产生过程,通过心电信号的特征来确定数据采集系统的设计标准。数据采集系统主要由前置放大电路、低通滤波、50Hz的陷波电路、功率放大电路以及AD转换电路等组成。其次采用美国NI公司的图形化编程语言LabVIEW来实现软件编程,利用LabVIEW来实现PC机与采集系统的数据通讯以及心电信号的显示处理功能。主要完了完成USB读入信号数据、数据还原、数据恢复等功能,得到成正常的心电信号,再通过心律检出显示波形。并在LabVIEW下实现数据的保存、打开以及运用TCP/护协议来远程传输数据。虽然虚拟生物医疗仪器在国内研究还处于初步阶段,但其研究会对疾病的诊断、分析和治疗具有重要的实用价值,并为未来生物医疗仪器进入家庭和远程会诊的实现创造了可能。 关键词：心电信号；信号处理；LabVIEW；虚拟仪器

心电信号采集与调理电路

心电信号的采集和调理电路 1概述 1.1国内外发展现状 心电图机就是用来记录心脏活动时所产生的生理电信号的仪器。由于心电图机诊断技术成熟、可靠，操作简便，价格适中，对病人无损伤等优点，已成为各级医院中最普及的医用电子仪器之一。 在国外，心电图机的研制和生产，占主要地位的是以德国、日本、加拿大、美国为主的发达国家，相对而言国内心电图机发展速度较慢，水平较落后，心电图机的研制和生产是在1904年荷兰的爱因托芬(Willem Einthoven)制造的第一台弦线式电流计的基础上发展而来的，20世纪50年代之前，心电图机的发展主要解决了小型化和提高灵敏度的问题。1960年第一个专用心电图波形自动识别系统建立起来，自1978年美国Marquett公司首次推出数字化12导同步心电图机，便开创了心电图记录、分析与诊断、保存与管理的新纪元，从此心电图机进入数字化发展新时代，特别是计算机在各个领域的广泛运用，数字化信息处理为医学界进步和深入研究提供了现代化高科技手段。常规的心电图机有单道和多道，虽使用方便，但体积庞大、价格高，主要适合医院，并且对许多偶发、短暂心律失常无法进行监测；动态心电图机(HOLTER)，虽然可用于24小时甚至更长时间的心电图记录，但是HOLTER价格昂贵，使用不方便，并且不能实时处理。 在国内，截至2007年10月，据不完全统计，我国已有医疗器械生产企业12530家，而专业生产心电图机的企业仅有20几家，大多数是中小企业，产品技术水平较低，不具备国际竞争力，所需的器件、材料、工艺，水平低基础差。目前我国心电图机主要生产厂家在广东、山东和上海，但在国内市场上均形不成主导地位。1985年上海医用心电图机的产品约占全国的80％，产品畅销；但自1989年12月上海医用电子仪器厂与日本光电工业株式会社签约合资成立上海光电医用电子仪器有限公司后，中国几家心电图机生产企业便开始滑坡，而光电公司的产品却更加稳固地占领了中国市场。我国心电图机产品数量尚远低于国际上已有品种，技术水平同样偏低。国产设备多为劳动密集型的低科技产品，特别是由于基础研究弱、创新能力差、缺少具有自主知识产权的产品。目前仅能解决中小医院的基本装备需求，高档设备主要靠进口。 由于心电图已应用于各个层次的医疗机构的临床和科研中，特别是人们对其的深入认识和广泛用于临床中的各个疾病。由于心电图机的非创伤性和多功能化，使心电图不局限于心脏疾患的范围，而且可用于临床电解质监测，非心脏疾病的鉴别诊断等等。随着人们生活节奏的加快和生活方式的改变，心血管疾病的发病率不断上升，心电图也在今后相当长的时间内更现重要。心电图机正向着多通道，数字智能型，网络共享型等方向发展。 1.2心电信号的形成

基于MATLAB的心电信号分析系统的设计与仿真

课题二基于MATLAB的心电信号分析系统的设计与仿真 摘要：本文是利用MATLAB软件对美国麻省理工学院提供的MIT-BIH数据库的122号心电信 号病例进行分析，利用MATLAB软件及simulink平台对122号心电信号的病例进行读取、插值、高通滤波、低通滤波等的处理。将心电信号中的高频和低频的杂波进行滤除后对插值前后滤波前后的时域波形及频谱进行分析。同时也将滤波器的系统函数进行读取，分析，画出滤波的信号流程图，也分析各个系统及级联后的系统的冲击响应、幅频响应、相位响应和零极点图来判断系统的稳定性，并用MATLAB软件将图形画出，以便于以后的对系统进行分析。 关键词：MATLAB，simulink，心电信号，滤波器 1.课程设计的目的、意义： 本设计课题主要研究数字心电信号的初步分析及滤波器的应用。通过完成本课题的设计，拟主要达到以下几个目的： (1)了解MATLAB软件的特点和使用方法，熟悉基于Simulink的动态建模和仿真的步骤和过程； (2)了解人体心电信号的时域特征和频谱特征； (3)进一步了解数字信号的分析方法； (4)通过应用具体的滤波器进一步加深对滤波器理解； (5)通过本课题的设计，培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。 2 设计任务及技术指标： 设计一个简单的心电信号分析系统。对输入的原始心电信号，进行一定的数字信号处理，进行频谱分析。采用Matlab语言设计，要求分别采用两种方式进行仿真，即直接采用Matlab语言编程的静态仿真方式、采用Simulink进行动态建模和仿真的方式。根据具体设计要求完成系统的程序编写、调试及功能测试。 2.1必做部分： 2.1.1读取原始心电信号 美国麻省理工学院提供的MIT-BIH数据库是一个权威性的国际心电图检测标准库，近年来应用广泛，为我国的医学工程界所重视。MIT-BIH数据库共有48个病例，每个病例数据长30min，总计约有116000多个心拍，包含有正常心拍和各种异常心拍，内容丰富完整。 为了读取简单方便，采用其txt格式的数据文件作为我们的原心电信号数据。利用Matlab 提供的文件textread或textscan函数，读取txt数据文件中的信号，并且还原实际波形。 2.1.2对原始心电信号做线性插值 由于原始心电信号数据不是通过等间隔采样得到的，也就是说原始的心电数据并不是均匀的，而用

P300脑电信号的特征提取及分类研究

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/6916478260.html, P300脑电信号的特征提取及分类研究 作者：马也姜光萍 来源：《山东工业技术》2017年第10期 摘要：针对P300脑电信号信噪比低，分类困难的特点，本文研究了一种基于独立分量分析和支持向量机相结合的脑电信号处理方法。首先对P300脑电信号进行叠加平均，根据ICA 算法的要求，对叠加平均的信号进行去均值及白化处理。然后使用快速定点的FastICA算法提取P300脑电信号的特征向量，最后送入支持向量机进行分类。采用国际BCI 竞赛III中的DataSetII数据进行验证，算法的最高分类正确率达90.12%。本算法原理简单，能有效提取 P300脑电信号的特征，对P300脑电信号特征提取及分类的任务提供参考方法。 关键词：P300脑电信号；特征提取；独立分量分析；支持向量机 DOI：10.16640/https://www.wendangku.net/doc/6916478260.html,ki.37-1222/t.2017.10.180 0 引言 近年来随着世界人口的不断增多和老龄化加剧的现象，肌肉萎缩性侧索硬化症，瘫痪，老年痴呆症等患者的基数也相应增长，给社会及病人家属带来了沉重的负担。而近年来出现的涉及神经科学、认知科学、计算机科学、控制工程、医学等多学科、多领域的脑机接口方式应运而生[1]。脑机接口（brain computer interface，BCI）是建立一种大脑与计算机或其他装置联系的技术，该联系可以不通过通常的大脑输出通路（大脑的外周神经和肌肉组织）[2]。这种人 机交互形式可以代替语言和肢体动作，使得恢复和增强人类身体与心理机能、思维意念控制变成为可能。因此在军事目标搜索[3]、飞行模拟器控制[4]、汽车驾驶[5]、新型游戏娱乐[6]以及帮助运动或感觉机能出现问题的残障人士重新恢复信息通信功能[7]等方面均有应用并有巨大 潜能。 脑机接口系统的性能主要由脑电信号处理模块决定。脑电信号处理模块的核心由特征提取和分类识别两部分组成。常见的脑电信号特征提取方法很多，针对不同的脑电信号有不同的方法。例如时域分析方法有功率谱分析及快速傅里叶变换（FFT）等，适用于P300、N400等潜伏期与波形恒定，与刺激有严格锁时关系的诱发脑电信号；频域分析方法有自回归模型及数字滤波器等，适用于频率特征明显的运动想象脑电信号；时频域分析方法有小波变换，适用于时频特性随时间不断改变的脑电信号。上述方法实时性较好，使用较为广泛，但不能直接表达EEG各导联之间的关系。空间域特征提取方法有共空间模式法（CSP）、独立分量分析法（ICA）等，该类方法可以利用各导联脑电信号之间的空间分布及相关性信息，一般用于多通道的脑电信号特征提取。 [8-10]