一种基于窗口方差变换的穿戴式心电信号R波检测方法与流程

本发明涉及心电信号波形识别技术领域，具体涉及一种基于窗口方差变换的穿戴式心电信号r波检测方法。

背景技术：

qrs波群是心电信号中幅值最大，特征最明显的波形，其形态多呈较强的脉冲状，持续时间在0.06s-0.1s之间。心电信号波形检测中，r波的准确检测是其他波形检测的基础。目前常用的r波识别方法有数字滤波法、小波变换法、自适应阈值及卷积神经网络等。然而，上述检测方法大多是基于高质量的ecg信号设计的，其检测结果易受噪声干扰，鲁棒性差，尤其是在处理易受运动伪影等混合噪声强烈干扰的穿戴式动态心电信号。传统的r波检测算法并不适用于噪声等级较高的心电信号，因此，如何在高干扰性的心电信号中准确、高效识别r波是心电信号波形识别的一个较大挑战。

技术实现要素：

本发明为了克服以上技术的不足，提供了一种高鲁棒性，有效抑制r波检测有干扰的大幅值噪声的影响的基于窗口方差变换的穿戴式心电信号r波检测方法。本发明克服其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于窗口方差变换的穿戴式心电信号r波检测方法，包括如下步骤：

a)利用计算机对穿戴式动态心电信号中噪声进行抑制，得到降噪后的心电信号；

b)利用窗口方差平方变换进行波形增强处理，突出降噪后的心电信号中qrs波群，抑制其他波形及噪声；

c)根据qrs波群的幅值与心电信号中其他波形的差异，进行r波识别和检测，得到r波集合rs。

进一步的，步骤a)中利用滑动平均滤波法和中值滤波法对含噪的穿戴式动态心电信号y中的噪声进行过滤，通过公式计算得到去除高频噪声和基线漂移的信号式中表示滤波窗口为m的滑动平均滤波法，m为滤波窗口的宽度，bwn为中值滤波提取的第n个采样点的基线。进一步的，步骤b)包括如下步骤：

b-1)提取降噪后的心电信号的局部极值点，根据局部极值点对降噪后的心电信号按照前后时间窗口大小为w进行窗口划分，得到极值点窗口信号segp＝[s1,s2,...,sk]，sk为第k个极值点窗口信号；

b-2)利用公式计算第k个局部极值点所对应的窗口的方差vk，式中为去除高频噪声和基线漂移的信号中的第t个采样点的信号，得到极值点窗口信号方差wvtp＝[v1,v2,...,vk]；

b-3)将相邻的两个局部极值点间的n个采样点划分为一个窗口，将该窗口方差设置为0，非极值点对应的窗口信号segs＝[ns1,ns2,...,nsk-1]，窗口信号segs对应的方差为wvts＝[0,0,...,0]；

b-4)依据窗口内采样点索引大小，合并极值点窗口信号方差wvtp和非极值点方差wvts，得到整个信号对应的窗口方差变换wvt，对于wvt进行平方操作，得到qrs波群被增强的信号swvt。

进一步的，步骤c)包括如下步骤：

c-1)根据阈值生成r波候选集rc，ls为候选点的数量，rc＝{j|swvtj＞thrswvt,j＝1,2,...,ls}；

c-2)利用候选集rc进行参数初始化，设定幅值阈值thra为候选集rc内采样点对应的幅值的75分位值，初始化心电信号rr间期thrr＝360ms；

c-3)计算第j个候选点的幅值aj，将满足条件aj＞thra及的候选点加入r波集rs，式中为当前r波集rs中的最后一个r波的索引值；

c-4)遍历r波候选集rc，对其中的第j个候选点，利用公式更新步骤c-2)中的幅值阈值thra，式中为候选集rc内第n个候选点对应的幅值的均值，为当前r波集rs中第t个r波的幅值；为当前r波集rs的数量；

c-5)通过公式更新步骤c-2)中的心电信号rr间期；

c-6)依次遍历候选集rc的所有候选点，更新幅值阈值thra及心电信号rr间期thrr按步骤c-3)进行决策规则判断，将满足决策条件的候选点加入到r波集rs中，完成r波检测。

进一步的，采用宽度为5个采样点的滑动平均滤波法和滤波宽度为200ms的中值滤波法对含噪的穿戴式动态心电信号y中的噪声进行过滤。

本发明的有益效果是：通过窗口方差变换抑制对r波检测影响最大的幅值的噪声和波形，利用自适应更新的阈值和rr间期实现了高准确率、抗干扰性强的实时r波检测方法，以信号原始波形形态为出发点，提取了能更好的表示原始信号的特征，适用于多类心电信号的r波检测。有效抑制对r波检测有干扰的大幅值噪声的影响，可以改善传统基于阈值的方法在检测r波时因噪声幅值较大而导致的误检测率上升的问题，适用于各种包含混合叠加噪声的心电信号的r检测，尤其是穿戴式动态心电信号。

附图说明

图1为本发明的方法流程图；

图2为本发明的信号增强过程的流程图；

图3为本发明的r波检测过程的流程图。

具体实施方式

下面结合附图1、附图2、附图3对本发明做进一步说明。

一种基于窗口方差变换的穿戴式心电信号r波检测方法，包括如下步骤：

a)利用计算机对穿戴式动态心电信号中噪声进行抑制，得到降噪后的心电信号；b)利用窗口方差平方变换进行波形增强处理，突出降噪后的心电信号中qrs波群，抑制其他波形及噪声；

c)根据qrs波群的幅值与心电信号中其他波形的差异，进行r波识别和检测，得到r波集合rs。

通过窗口方差变换抑制对r波检测影响最大的幅值的噪声和波形，利用自适应更新的阈值和rr间期实现了高准确率、抗干扰性强的实时r波检测方法，以信号原始波形形态为出发点，提取了能更好的表示原始信号的特征，适用于多类心电信号的r波检测。有效抑制对r波检测有干扰的大幅值噪声的影响，可以改善传统基于阈值的方法在检测r波时因噪声幅值较大而导致的误检测率上升的问题，适用于各种包含混合叠加噪声的心电信号的r检测，尤其是穿戴式动态心电信号。

步骤a)中利用滑动平均滤波法和中值滤波法对含噪的穿戴式动态心电信号y中的噪声进行过滤，通过公式计算得到去除高频噪声和基线漂移的信号式中m为滤波窗口的宽度，bwn为中值滤波提取的第n个采样点的基线。

步骤b)包括如下步骤：

b-1)提取降噪后的心电信号的局部极值点，根据局部极值点对降噪后的心电信号按照前后时间窗口大小为w进行窗口划分，得到极值点窗口信号segp＝[s1,s2,…,sk]，sk为第k个极值点窗口信号；

b-2)利用公式计算第k个局部极值点所对应的窗口的方差vk，式中为去除高频噪声和基线漂移的信号中的第t个采样点的信号，得到极值点窗口信号方差wvtp＝[v1,v2,…,vk]；

b-3)将相邻的两个局部极值点间的n个采样点划分为一个窗口，将该窗口方差设置为0，非极值点对应的窗口信号segs＝[ns1,ns2,…,nsk-1]，窗口信号segs对应的方差为wvts＝[0,0,...,0]；

b-4)依据窗口内采样点索引大小，合并极值点窗口信号方差wvtp和非极值点方差wvts，得到整个信号对应的窗口方差变换wvt，对于wvt进行平方操作，得到qrs波群被增强的信号swvt。

步骤c)包括如下步骤：

c-1)根据阈值生成r波候选集rc，ls为候选点的数量，rc＝{j|swvtj＞thrswvt,j＝1,2,...,ls}；

c-2)利用候选集rc进行参数初始化，设定幅值阈值thra为候选集rc内采样点对应的幅值的75分位值，初始化心电信号rr间期thrr＝360ms；

c-3)计算第j个候选点的幅值aj，将满足条件aj＞thra及的候选点加入r波集rs，式中为当前r波集rs中的最后一个r波的索引值；

c-4)遍历r波候选集rc，对其中的第j个候选点，利用公式更新步骤c-2)中的幅值阈值thra，式中为候选集rc内第n个候选点对应的幅值的均值，为当前r波集rs中第t个r波的幅值；为当前r波集rs的数量；

c-5)通过公式更新步骤c-2)中的心电信号rr间期；

c-6)依次遍历候选集rc的所有候选点，更新幅值阈值thra及心电信号rr间期thrr按步骤c-3)进行决策规则判断，将满足决策条件的候选点加入到r波集rs中，完成r波检测。

优选的，采用宽度为5个采样点的滑动平均滤波法和滤波宽度为200ms的中值滤波法对含噪的穿戴式动态心电信号y中的噪声进行过滤。