专利名称：一种心电信号r特征波检测方法
技术领域：
本发明涉及心电信号自动检测与分析技术领域，特别涉及一种心电信号R特征波检测方法。
背景技术：
心脏病具有隐蔽性和潜伏性，不发病的时候很难在心电图上表现出来，发病时又是短暂的，来不及观察心电图。为此需要给病人携带24小时Holter，进行24小时心电信号采集。但是这样就会造成数据量巨大，医生需要大量时间来一一查看心电图，寻找异常点，极大的增加了医生的负担。同时，诊断过程中会受到个人认知和情感的影响，使心脏病诊断具有主观性。应用电信号自动分析技术可以纠正这一偏差。现有的分析算法对于R波的分析算法相对完善，但对高频噪声和QRS波群形态改变上的处理效果不尽人意。发明内容
本发明的目的是提供一种心电信号R特征波检测方法，以解决现有分析算法在应对高频噪声和QRS波群形态改变上的处理较差的问题。
本发明的目的是这样实现的:本发明所提供的心电信号R特征波检测方法，包括以下步骤:
a)信号采集:以250Hz的采集频率采集人体心电信号，并存储为TXT文档的数据形式，然后用Matlab软件将所述TXT文档存储的心电原始信号数据读取到电脑中。
b)对所述心电原始信号数据进行滤波处理:
b-Ι)对所述心电原始信号进行小波分解:选择DB6小波，对信号进行8层分解，得到各个尺度上的小波系数Cli ；
b_2)采用改进的计算阈值方法，求取各尺度的阈值，对小波系数进行阈值化处理:
权利要求
1.一种心电信号R特征波检测方法，其特征是，包括以下步骤: a)信号采集:以250Hz的采集频率采集人体心电信号，并存储为TXT文档的数据形式，然后用Matlab软件将所述TXT文档存储的心电原始信号数据读取到电脑中； b)对所述心电原始信号数据进行滤波处理: b-Ι)对所述心电原始信号进行小波分解:选择DB6小波，对信号进行8层分解，得到各个尺度上的小波系数Cli ； b-2)采用改进的计算阈值方法，求取各尺度的阈值，对小波系数进行阈值化处理:
2.根据权利要求1所述的一种心电信号R特征波检测方法，其特征是， 步骤b-3)中软阈值化处理的表达式为:
3.根据权利要求1所述的一种心电信号R特征波检测方法，其特征是，步骤c)中小波重构的表达式为:
4.根据权利要求1所述的一种心电信号R特征波检测方法，其特征是，步骤d-Ι)中所述窗口长度为26。
5.根据权利要求1所述的一种心电信号R特征波检测方法，其特征是，步骤e)中h和t2是按如下方法确定的: 以Et作为步骤d-2)所得到的所有极大值点的时间间隔的平均值，规定te0.5XEt，t2=l.5XEto
全文摘要
本发明公开了一种心电信号R特征波检测方法，通过对采集的心电信号进行改进阈值的小波分解方法进行滤波，然后进行突出QRS波群的小波重构，作由时间域分析到能量域分析的能量窗变换，然后选取极大值点并进行优化，最后根据R波选取逻辑进行R波选取。本发明利用小波分析的多分辨率特性，将信号按频率分解到不同的尺度上，从而有针对性的对不同尺度上的信号进行处理，增加了算法的灵活性；采用能量窗变换的方法，将信号由时间域变换到能量域，有效抑制了高频噪声的干扰，提高了算法的稳固性；通过进行小波重构，将QRS波群提取出来，而将P波、T波当作噪声剔除，有效避免了高大的P波、T波在检测中造成的误检，提高了检测的精度。
文档编号A61B5/0456GK103156599SQ20131011621
公开日2013年6月19日 申请日期2013年4月3日 优先权日2013年4月3日
发明者刘秀玲, 杨建利, 董斌, 王洪瑞 申请人:河北大学