基于小波变换的心电信号特征提取

心电信号中的QRS波群及T波包含心脏活动的重要信息,对心脏疾病的预防和治疗具有重要意义。为正确高效地提取出心电信号中的这些特征点,提出一种基于小波变换的QRST波检测方法。采用Coiflet4小波基对心电信号进行8层分解,用软阈值法去除心电信号中的噪声,采用改进的自适应差分阈值法对心电信号中的特征点进行检测。研究表明,该方法对于Mitdb中的心电信号,能够准确检测出Q波、R波、S波及T波位置,尤其是检测R波的平均敏感度为99.57%,平均阳性预测正确率为99.74%,具有较高的准确率和实用价值。

基于不同经验模态分解的小波软阈值ECG去噪研究

针对ECG信号的非线性和非平稳性,利用不同经验模态分解的小波软阈值方法对其进行降噪处理.根据希尔伯特-黄(Hilbert-Huang)变换提出的一系列的EMD算法,有EMD、EEMD、CEEMD等.首先,将含高斯白噪声的ECG信号分别进行EMD、EEMD、CEEMD分解,所得到的固有模态函数(IMF)分量是从高频到低频排列的,分别舍去前几层含噪IMF'进行重构去噪.由于舍去的IMF分量中含有少部分信号的细节信息,然后利用小波软阈值对前几层含噪IMF提取细节信息得到新的分量,再将剩余分量和新的分量重构去噪后的ECG信号.利用去噪信号图和不同性能指标验证了不同方法的有效性,得出了基于CEEMD的小波软阈值ECG降噪效果最佳.最后,用上述方法对MIT-BIH心电噪声库信号进行去噪处理,其结果与仿真实验相吻合.