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基于ARMA模型的ECG分类和压缩

心电信号(ECG)是医生进行诊断的重要依据,关于ECG的分类已有许多现有技术,但现存许多ECG分类技术存在实现困难、处理时间长和只能对2~3类ECG进行分类的不足,如相关波形法(CWA)[1]、直接ECG特征检测法[2]、傅立叶变换法[3]、功率谱分析法[4]、复杂度测量法[5]、TLS(TotalLeastSquares)Prony建模法[6]、自适应卡尔曼滤波器法[7]、使用LPC系数和模糊ARTMAP神经网络分类法等[8]。本文介绍了基于ARMA模型的ECG分类方法,ARMA系数被作为特征来进行ECG的分类,在分类时,采用了二次判别函数分类法[9]。ARMA建模技术有着容易实现、处理快速和同时能对多类ECG进行分类的优点。本文利用ARMA建模技术对MIT-BIH标准数据库中的以下几类ECG进行了分类测试:正常窦性心律(NSR)、心房早期收缩(APC)、心室早期收缩(PVC)、室上性心动过速(SVT)、心室性心动过速(VT)...  (本文共7页) 阅读全文>>

《科技通报》2004年06期
科技通报

ARMA模型在远程心电诊断中的应用研究

数据的压缩方法对计算机辅助远程自动诊断的快速性有着直接的影响.心电信号(ECG)的压缩方法可分为三类[1]:(1)直接方法 计算机辅助远程自动诊断必须在信号重建、特征提取以后才进行,这便造成诊断工作的延误;(2)变换方法 计算复杂,特别是在单导联情况下压缩率很低;(3)参数方法 在远程通讯中,利用信号的特征来压缩,而后可被用于并行的重建和分类.因此利用参数方法可以极大地提前ECG诊断的时间.基于ARMA建模技术的ECG压缩是属于参数压缩的方法,其在远程心电诊断中的应用方案如图1所示.关于ECG的分类已有许多现有的技术,但是现存许多ECG分类技术存在实现困难、处理时间长和只能对2-3类ECG进行分类的不足[2].ECG的计算机辅助诊断对严重心脏病患者的治疗起着重要作用,此类分类算法的微小改进有时会拯救许多人的生命.如心室纤维性颤动(VF)发生后,如果在2~3min内得不到及时的治疗将会导致大脑不可逆转的损坏.因此,医生在临床上需要...  (本文共4页) 阅读全文>>

《中国生物医学工程学报》2013年05期
中国生物医学工程学报

基于扩散模型的心电信号基线漂移去除法

引言长时间记录的ECG信号不可避免地含有基线漂移成分[1],会对ECG波形的振幅及时程测量造成误差[2]。对具有重要诊断意义的QT间期[3]及ST段水平[4]的测量,都应在去除基线漂移的基础上进行。目前,比较常用的ECG信号基线漂移去除法有滤波法及拟合基线法[5]。滤波法包含形态滤波[6-7]、自适应线性滤波[8]、中值滤波[9]、FIR滤波[10]及小波变换[11]等。形态运算包括腐蚀、膨胀、形态开和形态闭等操作,结构元素的形状和大小直接影响滤波效果;中值滤波受波形局部的影响大精确性不高;FIR滤波及小波变换可将原始信号中的突变部分平滑,造成对ECG信号波形的识别困难。拟合基线法通过寻找ECG信号的特征点,对曲线进行拟合去除基线漂移,而在实际检测到的ECG信号中,可因电极脱落等原因,导致信号缺失而无法找到特征点。为此,寻找一种能够普遍适用、高精度的、具有较强鲁棒性的ECG信号基线漂移去除法,是进行ECG信号自动化、长时程、高精...  (本文共5页) 阅读全文>>

《自动化技术与应用》2006年03期
自动化技术与应用

心电信号处理滤波器的设计

1引言在心电信号实际测量环境中,不可避免的会引入各种各样的干扰。为了更好地了解心电信号的本征波形,必须对采集到心电信号进行滤波处理。心电信号干扰来源的不同,其频率也就存在差异,正是由于这些差异,对滤除不同的信号干扰采用的滤波方法是不同的[4]。目前存在多种数字滤波器设计方法,但传统的滤波器设计方法需要使用繁琐的公式计算进行设计,并且当需改变滤波器参数时,需要重新计算,设计时间长。我们利用MATLAB计算机辅助设计,快速而有效地实现了心电信号处理滤波器的设计与仿真。2滤波器的设计心电信号是比较微弱的,其电压等级仅为mv级,主要频率段在0.05-100Hz之内。由此,心电信号在检测过程中,极易受外界干扰和噪音的影响。这些干扰是多种多样的,例如有由于电极与皮肤之间接触不良或电极脱落引起的电极接触噪音、由于人体轻微运动引起电极与人体接触阻抗变化而带来的运动为伪迹干扰等。主要干扰有以下几种[2,3]:(1)由室内的照明及动力设备影响到人体...  (本文共3页) 阅读全文>>

《楚雄师范学院学报》2006年12期
楚雄师范学院学报

心电图(ECG)数据压缩方法综述

随着现代医疗设备的发展,心电图在临床诊断中被广泛应用,需要存储和传送的心电数据容量越来越大。一个动态心电图系统(Holter)要求至少能够连续记录患者24小时心电数据,如果要对所采集的ECG数据进行长时间存档,则需要海量存储设备。因此必须对心电数据进行高效的数据压缩。一、心电信号压缩目前常用方法现有的心电数据压缩算法大致可分为两类:针对ECG信号时域波形特点的压缩算法和变换域压缩算法。时域算法有多项式拟合算法,预测编码等;变换域压缩算法有Fourier变换,KLT变换,小波变换,小波包变换等。1·多项式拟合算法是根据过去时刻的数据或根据当前时刻的数据作为当前的估计值,然后将它与当前时刻的实际值比较,其差值若小于某预置容限,认为多余不予保留,反之差值若大于某预置容限,则属于非多余采样值予以保留。如AZTEC算法。2·预测编码算法是利用信号本身局部区域高度相关的特点,用当前信号采样值对下一个采样值进行预测,并把该预测值与下一个采样的...  (本文共3页) 阅读全文>>

《西北工业大学学报》2005年01期
西北工业大学学报

基于小波变换的心电信号噪声处理

心电图 ( electrocardiogram,ECG)的检测与分析 ,是临床了解心脏功能状况、辅助诊断心血管疾病、评估各种治疗方法的重要手段。而体表心电信号具有较强的随机性和背景噪声 ,是一种非线性、非平稳的微弱信号。常规心电信号是m V级信号 ,频带范围是 0 .0 5~ 1 0 0 Hz。心电信号的噪声主要有 3类 :1工频干扰 :它是由供电网络及其设备产生的空间电磁干扰在人体的反映 ,由 5 0 Hz及其谐波构成 ;2基线漂移 :它是由测量电极的接触不良、呼吸等引起的低频干扰信号 ;3肌电干扰 :它是由于人体运动、肌肉收缩而引起的 ,频率在 5~ 2 0 0 0 Hz之间[1] 。处理医学信号的常用方法是以傅氏变换理论为基础的信号分析技术 ,但傅氏变换存在 2个缺陷 :1它是一种纯频域变换 ,只反映信号的总体谱 ,而不能反映信号的局部特性 ;2是当时间函数出现异常情况 ,反映为一系列不连续点时 ,傅立叶变换不具备奇性反演...  (本文共4页) 阅读全文>>

《微电子学》2019年02期
微电子学

一种用于ECG信号采集的低功耗仪表放大器

0 引 言随着可穿戴电子技术和物联网技术的快速发展,医疗监护仪器系统需要具有低功耗、微型化、便携式的特点。如,心电图(ECG)信号采集系统中需要低功耗和高精度的仪表放大器(IA)[1]。仪表放大器作为采集系统的模拟前端,需要采集放大生物医学信号。这些生物医学信号的电压幅度和工作频率范围非常低[2]。ECG信号的幅度范围为0.5~4 mV,工作频率范围为0.05~250 Hz。为精确采集并放大这些微弱的生物医学信号,根据文献[3],应用于ECG采集的仪表放大器的共模抑制比(CMRR)须大于90 dB,输入参考噪声电压须低于。人们已提出许多用于ECG信号采集的仪表放大器。文献[4]提出了一种基于电阻反馈的三运放仪表放大器,但不能满足高CMRR的需求。文献[5]在三运放仪表放大器的基础上,提出了一种交流耦合仪表放大器,通过电容比值来设定增益,提高了CMRR,但功耗较大。文献[6]和文献[7]分别提出了自归零仪表放大器和斩波调制仪表放大...  (本文共5页) 阅读全文>>