专利名称：R波奇异性分析方法
技术领域：
本发明涉及一种R波奇异性分析方法，尤其涉及一种基于小波变换的R波奇异性分析方法。
背景技术：
信号的突变点称为奇异点，信号变化的快慢可以用奇异性指数-Lipschitz指数表示。利用小波变换可以测定信号奇异点的位置和奇异性指数的大小。在生物医学信号处理方面，奇异性分析常应用于心电信号的特征提取和自动 识别。此外奇异性检测分析技术主要应用于信号的提取。大量研究表明就奇异性分析而言，利用信号傅里叶变换渐近线衰减系数(Asymptotic Decay)来表达信号全局奇异性的传统方法,存在无法分析信号局部奇异性的缺陷。而具有很强的时间和空间局域化分析能力的小波变换对于处理奇异的、自相似的和不规则的信号有着杰出的优势，成为分析信号奇异性位置和奇异度的优选工具。生物信号具有奇异性、自相似、不规则等显著特征，这些特征可能反映了人和生物体与疾病和功能相关的重要信息，进行生物信号的特征提取和解释，成为生物医学信号处理中重要的研究方向。
发明内容
本发明旨在提出一种R波奇异性分析方法，其包括选择合适的解析小波；因为心电信号的R波信号的Lipschitz指数小于1，所以选具有一阶消失矩的Mexican帽小波；采用大于阈值的极大值算法提取R波波峰点，以确定需要研究的奇异点的位置；对所述R波采用所述一阶消失矩的Mexican帽小波进行1_8尺度的连续小波变换；并从1-8尺度逐尺度搜索奇异点的位置附近各尺度下的系数模极大值；利用丨的近似等式条件，采用指数拟合各尺度下的系数模极大值，估算Lipschitz指数，其中h为奇异点的位置；C为常数；a为连续小波变换的尺度；a (t0)为h位置处的Lipschitz指数；I Τψ (a, b) I为小波变换后尺度为a,平移量为b的系数模；利用所估算的Lipschitz指数分析R波奇异性。优选地，在以R波波峰点为中心5点为半径的区域内搜索系数模极大值。本发明通过小波变换模极大值和信号奇异性之间的关系，提出奇异度Lipschitz指数的估计算法，并将其应用于心电图的R波Lipschitz指数的计算，通过对比分析随机选择的10名健康受试者的R波Lipschitz指数和取自于MIT-BIH Arrhythmia数据库中的心律失常病人的R波Lipschitz指数,发现健康受试者的Lipschitz指数显著低于心律失常病人。
从对说明本发明的主旨及其使用的优选实施例和附图的以下描述来看，本发明的以上和其它目的、特点和优点将是显而易见的，在附图中图I为仿真信号；图2为10名健康受试者的心电图；图3为10名心律不齐病人的心电图。
具体实施例方式理论和算法小波与小波变换小波
小波是函数V(t)经过伸缩和平移形成的函数集Vab(t) = a_1/2V((t_b)/a)，a e R+, b e R小波变换一般说来，复值函数f(t)的小波变换Tf(a，b)可以通过下式给出7} (a, b) = axn J^/(0^* ((^ - *) / a)dt⑴ψ⑴称为母小波，*表示复数共轭运算，~表示傅立叶变换小波的消失矩如果ψ (t)满足 f tm Ψ (t) dt = O, m = O, I, · · · , M,则称小波 Ψ (t)具有 M 阶消失矩，记为Ψ (t) ^ Om(R) ο奇异性概念与分析Lipschitz指数的定义定义函数f(t)是定义在R上的函数，若它在h处满足f(t)_f(t。)I 彡 clt-toh t，t。e R，t 关 t。，c 为常数，(2)则称f (t)在 t0 处的 Lipschitz 指数为 α 记为f (t) e Ca (R)it0, a (t0) (a >0)。函数在某一点的Lipschitz指数刻画了函数的突变程度,Lipschitz指数越大，函数在该点光滑度就越高；Lipschitz指数越小，函数在该点的光滑度就越低，也称奇异性越大。函数的奇异性在小波变换下的特性定理假设小波函数Ψ ⑴满足Ψ (t) e Om(R)和 a (t0) < M，则 f (t) e Ca (R)Otci 的充要条件是,⑶这里C是与a无关的常数，a为连续小波变换的尺度；a (t0)为h位置处的Lipschitz指数；|Tv(a, b) |为小波变换后尺度为a,平移量为b的系数模。我们知道当小波函数可以看做某一平滑函数的一阶导数时，信号小波变换模的局部极值点对应于信号的突变点(或边缘)。因此采用小波变换系数模的局部极值点可以检测信号的奇异点位置。定理揭示了描述信号奇异性的Lipschitz指数和小波变换的系数模之间的关系，它表明信号的奇异性能用它的小波变换的系数模的上限渐近线指数来刻画。根据该关系我们可以得到计算奇异特征参数Lipschitz指数的算法。I.仿真奇异信号的Lipschitz指数计算为了评价上述算法的有效性，我们先采用典型奇异信号进行计算机仿真，如图I所示。仿真信号中包含三个奇异点，它们的Lipschitz指数分别是-1，0. 5和O。利用本算法计算出的Lipschitz指数分另Ij为-O. 9145，O. 4802和O. 0000，误差分别为8. 55 %、3. 96%和0%，结果表明本算法具有较高的精度。本论文中的所有仿真和程序的实现均在MATLAB7. 3. O (R2006b)下实现。2.心电图中R波的Lipschitz指数计算
我们使用RS-621多导睡眠呼吸监测仪随机抽取了 10个健康成年男性受试者的约Imin的II导联心电信号，信号的采样率为100HZ，处理信号的波形片段如图2所示。同时,从PhysioBank中的MIT-BIH Arrhythmia数据库中抽取了 10名男性病人的心电数据文件，从各文件中随机选取约Imin的II导联心电信号，处理信号的波形片段如图3所示。表I为两批处理数据的Lipschitz指数计算结果，统计结果使用SPSS 13. O的成组t检验表I两组Lipschitz指数计算结果
权利要求
1.ー种R波奇异性分析方法,其包括 选择合适的解析小波；因为心电信号的R波信号的Lipschitz指数小于1，所以选具有ー阶消失矩的Mexican帽小波； 采用大于阈值的极大值算法提取R波波峰点，以确定需要研究的奇异点的位置；对所述R波采用所述ー阶消失矩的Mexican帽小波进行1_8尺度的连续小波变换；并从1-8尺度逐尺度捜索奇异点的位置附近各尺度下的系数模极大值； 利用1'( ，6)し,。SC,⑹+1/2的近似等式条件，采用指数拟合各尺度下的系数模极大值，估算Lipschitz指数,其中b为奇异点的位置；(为常数；a为连续小波变换的尺度；a (t0)为b位置处的Lipschitz指数；|ΤΨ (a, b) |为小波变换后尺度为a,平移量为b的系数模；利用所估算的Lipschitz指数分析R波奇异性。
2.如权利要求I所述的R波奇异性分析方法，其特征在于所述搜索奇异点的位置附近各尺度下的系数模极大值具体为在以R波波峰点为中心5点为半径的区域内捜索系数模极大值。
全文摘要
本发明公开一种R波奇异性分析方法，其包括选择合适的解析小波。如果Lipschitz指数的上界为N(N∈Z)，则使用的小波的消失矩至少应为N阶。心电信号的R波信号的Lipschitz指数小于1，因此选具有一阶消失矩的Mexican帽小波；采用大于阈值的极大值算法提取R波峰点，确定需要研究的特征点(即奇异点)的位置t0；选择1-8尺度对信号进行连续小波变换，并从8尺度-1尺度逐尺度搜索t0附近各特征尺度下的系数模极大值。经反复实验在以R波峰点为中心5点为半径的区域内搜索模极大值；利用的近似等式条件，采用指数拟合各尺度下的模极大值，估算Lipschitz指数。
文档编号A61B5/0456GK102670196SQ20121001338
公开日2012年9月19日 申请日期2012年1月17日 优先权日2011年1月18日
发明者刘光荣, 王卫东, 王步青 申请人:王卫东