心电信号特征提取与心率变异性信号分析方法研究

心电信号特征提取与心率变异性信号分析方法研究

中山大学

硕士学位论文

心电信号特征提取与心率变异性信号分析方法研究

姓名：姚柏祥

申请学位级别：硕士

专业：检测技术与自动化装置

指导教师：姜孝华

20080508

心电信号特征提取与心率变异性信号分析方法研究

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心电信号特征提取与心率变异性信号分析方法研究

心电信号特征提取与心率变异性信号分析方法研究

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引言

己ｌ吉Ｉ口Ｊ

生物医学信号检测与信号处理技术可以协助生物和生理系统的研究，协助对患者进行诊断和治疗。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。

近年来，随着信号处理技术的不断发展，作为检测自主神经张力及二者平衡变化的一项无创技术，心率变异性（ＨｅａｒｔＲａｔｅＶａｒｉａｂｉｌｉｔｙ，ＨＲＶ）已成为继心室晚电位、高频电位等心电微电势分析之后的又一研究热点。ＨＲＶ是指连续窦性心跳间瞬时心率的微小涨落，蕴涵着有关心血管神经及体液调节的大量信息。它是反映交感神经、副交感神经张力及其平衡的重要指标，与很多疾病特别是心血管疾病有关，ＨＲＶ降低是预测心脏病患者死亡的独立危险因子，有十分重要的临床意义和价值。另外，由于其具有采集方便、蕴涵生理病理信息丰富的优点，只需采集心率信号，用一种成熟、可靠的方法对心率变异性信号ＨＲＶ进行信号处理，就可以及时从中获取有价值的病理信息。这有利于电生理监护系统硬件的简单化，大大降低成本。

小波变换（ｗａｖｅｌｅｔＴｒａｎｓｆｏｒｍ）是近年来发展起来的一种分析信号时频特征的有效方法。它的作用是将一个信号与一个在时域和频域上均具有局域化性质的平移伸缩小波基函数进行卷积，从而将信号分解成不同时宽和频带上的不同成分，其基本思想就是用某小波函数族来表示或逼近观测信号。小波变换在低频部分具有较高的频率分辨率和较低时间分辨率，符合低频信号变化缓慢的特点；而在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，又适应了高频信号变化迅速的特点。它既能够在整体上提供信号的所有信息，又能够提供任一时间局域内信号产生突变的程度，尤其适用于非平稳信号的时频域分析，广泛应用于生物医学工程领域并取得了良好的效果。

经验模式分解（ＥＭＤ）方法，是另一种良好的多尺度时频分析方法，尤其适合非线性、非平稳的信号序列处理。其从本质上讲是把一个信号进行平稳化处理，其结果是将信号中不同尺度的波动或趋势逐级分解开来，产生一系列具有不同特征尺度的数据序列，每一个序列即为一个本征模式函数分量。ＥＭＤ的最大优点是

心电信号特征提取与心率变异性信号分析方法研究

心电信号特征提取与心率变异性信号分析方法研究

第ｌ章绪论

第１章绪论

１．１心率变异性信号的生理意义及其研究背景

心率变异性（ＨｅａｒｔＲａｔｅＶａｒｉａｂｉｌｉｔｙ，简记ＨＲＶ）是指连续心跳间瞬时心率的微小涨落，或逐拍心跳ＲＲ间期的微小涨落。它是神经体液因素对心血管系统精细调节的结果，反映神经体液因素与窦房结相互作用的平衡关系。心率受体内诸多因素的影响，且最终通过交感神经（Ｓｙｍｐａｔｈｅｔｉｃ

和副交感神经（ＰａｒａｓｙｍｐａｔｈｅｔｉｃＮｅｒｖｏｕｓＮｅｒｖｏｕｓＳｙｓｔｅｍ，ＳＮＳ）ＳｙｓｔｅⅢ，ＰＮＳ）的调节作用表现出来。研究表明，当交感神经活动阻断时，ＨＲＶ谱中低频谱峰显著降低；而当迷走神经活动阻断时，ＨＲＶ谱中高频谱峰显著降低。肾素一血管紧张素及其他体液因素按新陈代谢的需要调节心血管功能，使心率的变化呈现更长周期的规律性。窦房结按照一定的节律搏动，而自主神经系统按日常生理活动调节心血管功能，使心率昼夜不断变化。交感神经系统使心率快速变化，副交感神经系统使心率缓慢变化。在这些机理的共同调节下，健康人静息时的ＲＲ间期呈周期性变化即窦性心率不齐，此时呼吸是心率波动的一个主要因素。窦性心率不齐是一种正常现象，当患某些疾病时，体液和神经系统的这种内在平衡调节机理会被打破，导致ＨＲＶ降低。

ＨＲＶ的概念是由Ｈｏｎ和Ｌｅｅ在１９６５年首先提出的口１，他们在胎儿宫内窘迫的研究中首次用Ｒ—Ｒ间期监测胎儿心率，发现心率变化减少可提示胎儿宫内窘迫。７０年代，Ｓａｙｅｒｓ等对每搏心率信号中的生理节律进行了研究口１。Ｅｗｉｎｇ等发现糖尿病合并自主神经病变的患者，心率变化明显减少，他们建议观察短时ＲＲ间期的差值以检测糖尿病患者的自主神经系统疾病Ｄ１。１９７７年，Ｗ０１ｆ等发现心肌梗塞后的死亡率与ＨＲＶ的降低相关，即心肌梗塞后的ＨＲＶ减少提示患者的高危险性Ｈ’。１９８１年，Ａｋｓｅｌｒｏｄ等提出用心率变异的功率谱分析评估心血管系统的调节功能，并证实ＨＲＶ是预测急性心肌梗塞后死亡率的独立而重要的危险因素晦３，这成为心率变异性研究的里程碑。

１９９４年Ｆｒａｍｉｎｇｈａｎ心脏研究中心报告了对７３６例老年人随访四年的记录研究，结果指出：ＨＲＶ是独立于其它传统指标以外的预测死亡的危险因子，有十分

心电信号特征提取与心率变异性信号分析方法研究

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第ｌ章绪论

的低端以外，这便是ＱＲＳ波群区别于其他波形的两个明显特点。各种ＱＲＳ波群的检测算法主要就是利用它与其他波形及噪声不同的幅频特性来实现的。

ＱＲＳ波检测包括ＱＲＳ波位置、宽度、面积的检测，各参量检测方法己有不少研究成果发表，但是各种方法均有其不足之处，因为心电信号波形的复杂性和各种类型噪声（如肌电干扰、基线漂移等）的存在以及生理上的变异性，都使ＱＲＳ波的精确检测有很大困难。

本章主要介绍以下几种常用的ＱＲＳ波群检测算法。

１．２．１基于阈值检测的方法

ＱＲＳ波是一个心电周期中最显著的部分，它具有较高的幅度、斜率，并且具有一定的宽度。因而，要检测ＱＲＳ波，最直接的想法就是阈值检测：若某个数据点的幅值超过阈值，则认为检测到一个ＱＲＳ波。如果心电信号中没有伴随干扰，并且波形全都是正常的，或接近正常，那么仅仅靠阈值检测就可以完成任务。但事实上，记录到的心电信号通常都是伴有噪声的，基线漂移可能会使波形上下浮动得很厉害，而工频干扰和肌电噪声的叠加也可能导致信号有很大的失真。这样，就会使单纯的阈值检测失效。

要想使用阈值进行判断，必须首先对信号进行预处理，以改善波形。预处理的目的是增强ＱＲＳ波的能量，抑制噪声和伪迹。早先的想法是使用一阶差分，这可以应付存在基线缓慢漂移的情况。但一阶差分相当于对信号进行高通滤波，会放大信号的高频噪声，不适用于动态心电。通常的做法是采用带通滤波，提高５～３０Ｈｚ频率范围内信号的分量。在滤波后，通常对波形进行非线性变换，如整流或平方运算，从而使ＱＲＳ得到进一步的加强，使其在幅度等参数上能明显与Ｐ波、Ｔ波、噪声和伪迹区别开来。

心电信号经过预处理之后，由判断规则决定是否有ＱＲＳ波出现。判 …… 此处隐藏：2485字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……