心电信号

心电信号
心电信号

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告

( 2016 —2017 学年第二学期)

课程名称:生物医学信号处理开课实验室:信自445 设备编号:

实验日期:2017.6.13

年级、专业、

班生医

141

2014104

07114

姓名赵丽莎成

实验项目名称心电信号处理指导教师相艳

语教师签名:

年月日

1、实验目的

1、对心电信号的记录、处理,心电信号的特点、心电信号的噪声抑制,工频干扰的抑制与基线纠漂有总体了解。

2、能利用MATLAB GUI设计简单GUI程序。

2、实验原理

1、心电信号属生物医学信号,具有如下特点:

信号具有近场检测的特点,离开人体表微小的距离,就基本上检测不到信号;心电信号通常比较微弱,至多为mV量级;属低频信号,且能量主要在几百赫兹以下;干扰特别强。干扰既来自生物体内,如肌电干扰、呼吸干扰等;也来自生物体外,如工频干扰、信号拾取时因不良接地等引入的其他外来串扰等;干扰信号与心电信号本身频带重叠(如工频干扰等)。

2、工频干扰抑制:现在使用较多的方法是使用滤波器对工频干扰进行抑制。

3、基线漂移:基线漂移是因为呼吸,肢体活动或运动心电图测试所引起的,故这样使得ECG信号的基准线呈现上下漂移的情况。

3、实验内容及步骤

1、查询心电信号处理相关资料。了解心电信号的记录、处理,心电信号的特点、心电信号的噪声抑制,工频干扰的抑制与基线纠漂。

(1)心电信号相关资料

人体心电信号是非常微弱的生理低频电信号,通常最大的幅值不超过

5mV,信号频率在0.05~100Hz之间。心电信号是通过安装在人体皮肤表面的

电极来拾取的。由于电极和皮肤组织之间会发生极化现象,会对心电信号产生

严重的干扰。加之人体是一个复杂的生命系统,存在各种各样的其他生理电信

号对心电信号产生干扰。同时由于我们处在一个电磁包围的环境中,人体就像

一根会移动的天线,从而会对心电信号产生50Hz左右的干扰信号。心电信号具有微弱、低频、高阻抗等特性,极容易受到干扰,所以分析干扰的来源,针对

不同干扰采取相应的滤除措施,是数据采集重点考虑的一个问题。

(2)心电信号具有以下几个特点:

信号极其微弱,一般只有0.05~4mV,典型值为1mV;频率范围较低,频率范围为0.1~35Hz,主要集中在5~20Hz;存在不稳定性。人体内部各器官问的相互影响以及各人的心脏位置、呼吸、年龄、是否经常锻炼等因素,都会使心电信

号发生相应变化;干扰噪声很强。对心电信号进行测量时,必然要与外界联系,但由于其自身的信号非常微弱,因此,各种干扰噪声非常容易影响测量。其噪

声可能来自工频(50Hz)干扰、电极接触噪点、运动伪迹、肌电噪声、呼吸引起

的基线漂移和心电幅度变化以及其他电子设备的机器噪声等诸多方面。

2、编译、理解所提供的程序

程序

clear; %清空工作区

close all; %关闭所有窗口

clc; %清空命令区域

load 100_ECG_0_20 %读取心电信号

%%%Eliminate Baseline Drift %消除基线漂移

s1=ECG_2;

s2=smooth(s1,150);

ecgsmooth=s1-s2;

%%%apply Wavelet Transform %进行小波变换

[C,L]=wavedec(ecgsmooth,8,'db4');

[d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8]=detcoef(C,L,[1,2,3,4,5,6,7,8]);

%%%Denoise %去噪处理

[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',ecgsmooth);

cleanecg=wdencmp('gbl',C,L,'db4',8,thr,sorh,keepapp);

%%%thresholding1 %阈值选择

max_value=max(cleanecg);

mean_value=mean(cleanecg);

threshold=(max_value-mean_value)/2;

%%%R detection algorithm %提取R波

a5=appcoef(C,L,'db4',5);

C1=[a5;d5;d4;d3];

L1=[length(a5);length(d5);length(d4);length(d3);length(cleanecg)]; R_detect_signal=waverec(C1,L1,'db4');

R_detect_squared=R_detect_signal.^2; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %计算心率

%%%Beat_Rate_Extraction_Algorithm

for a=1:length(R_detect_squared)

if R_detect_squared(a)>threshold

R_detect_new(a)=R_detect_squared(a);

else

R_detect_new(a)=0;

end

end

mean_R_detect=5*mean(R_detect_new);

for q=1:length( R_detect_new)-1

if R_detect_new(q)< mean_R_detect

R_detect_new(q)=0;

end

end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%

d=0;

for b=1:length( R_detect_new)-1

if ( R_detect_new(b)==0) & ( R_detect_new(b+1)~=0) d=d+1;

indext(d)= b+1;

end

end

fs_R_deetect=length(R_detect_new)/20;

time=indext.*1/fs_R_deetect;

ind=0;

for z=1:length(time)-1

ind=ind+1;

time_diff(ind)=time(z+1)-time(z);

end

av_time=mean(time_diff);

Square_Number=av_time/.2;

beat_Rate=300/Square_Number;

high=max(R_detect_new); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%Plot the Orginal Signal and Eliminating Baseline Drift signal

subplot(411);plot(s1);title('Orginal Signal');

subplot(412);plot(s1-s2);title('Baseline drift Elimination');

subplot(413);plot(cleanecg);title('Main Signal');

subplot(414);plot(R_detect_new);title('R detected Signal');

text(length(R_detect_new)/2,high,['Beat Rate

=',num2str(fix(beat_Rate))],'EdgeColor','red'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

3、利用MATLAB GUI平面设计与本实验有关的GUI程序

选择并绘制心电信号

% --- Executes on button press in pushbutton1.

function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to pushbutton1 (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

global s1

load 100_ECG_0_20

sel = get(handles.popupmenu1,'value');

switch sel

case 1

s1 = ECG_1;

case 2

s1 = ECG_2;

end

%s1=ECG_1

plot(handles.axes1,s1,'red');

绘制s1-s2心电信号图

% --- Executes on button press in pushbutton2.

function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to pushbutton2 (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global s1 ecgsmooth

s2=smooth(s1,150);

ecgsmooth=s1-s2;

plot(handles.axes2,s1-s2,'red');

画cleanecg图

% --- Executes on button press in pushbutton3.

function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to pushbutton3 (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global ecgsmooth cleanecg C L d8 d7 d6 d5 d4 d3 d2 d1

[C,L]=wavedec(ecgsmooth,8,'db4');

[d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8]=detcoef(C,L,[1,2,3,4,5,6,7,8]);

%%%Denoise

[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',ecgsmooth);

cleanecg=wdencmp('gbl',C,L,'db4',8,thr,sorh,keepapp);

plot(handles.axes3,cleanecg,'red');

画 R_detect_new图

% --- Executes on button press in pushbutton4.

function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to pushbutton4 (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) %%%thresholding1

global cleanecg C L d5 d4 d3 R_detect_new threshold R_detect_squared max_value=max(cleanecg);

mean_value=mean(cleanecg);

threshold=(max_value-mean_value)/2;

%%%R detection algorithm

a5=appcoef(C,L,'db4',5);

C1=[a5;d5;d4;d3];

L1=[length(a5);length(d5);length(d4);length(d3);length(cleanecg)];

R_detect_signal=waverec(C1,L1,'db4');

R_detect_squared=R_detect_signal.^2;

plot(handles.axes4,R_detect_new,'red')

选择心电信号区间

% --- Executes on selection change in popupmenu1.

function popupmenu1_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to popupmenu1 (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Hints: contents = get(hObject,'String') returns popupmenu1 contents as cell array

% contents{get(hObject,'Value')} returns selected item from popupmenu1

显示心率大小

function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to edit1 (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit1 as text

% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit1 as a double

控制edite显示心率的按键

% --- Executes on button press in pushbutton5.

function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to pushbutton5 (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) %%%Beat_Rate_Extraction_Algorithm

global R_detect_new indext time_diff high cleanecg C L d5 d4 d3 threshold R_detect_squared

max_value=max(cleanecg);

mean_value=mean(cleanecg);

threshold=(max_value-mean_value)/2;

%%%R detection algorithm

a5=appcoef(C,L,'db4',5);

C1=[a5;d5;d4;d3];

L1=[length(a5);length(d5);length(d4);length(d3);length(cleanecg)]; R_detect_signal=waverec(C1,L1,'db4');

R_detect_squared=R_detect_signal.^2;

for a=1:length(R_detect_squared)

if R_detect_squared(a)>threshold

R_detect_new(a)=R_detect_squared(a);

else

R_detect_new(a)=0;

end

end

mean_R_detect=5*mean(R_detect_new);

for q=1:length( R_detect_new)-1

if R_detect_new(q)< mean_R_detect

R_detect_new(q)=0;

end

end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%

d=0;

for b=1:length( R_detect_new)-1

if ( R_detect_new(b)==0) && ( R_detect_new(b+1)~=0);

d=d+1;

indext(d)= b+1;

end

end

fs_R_deetect=length(R_detect_new)/20;

time=indext.*1/fs_R_deetect;

ind=0;

for z=1:length(time)-1

ind=ind+1;

time_diff(ind)=time(z+1)-time(z);

end

av_time=mean(time_diff);

Square_Number=av_time/.2;

beat_Rate=300/Square_Number;

high=max(R_detect_new);

set(handles.edit1,'string',beat_Rate);

(2)GUI界面设计

用GUI平台设计界面,5个Push Button按键分别为:pushbutton1输入信s1;

pushbutton2输入信号s1-s2;pushbutton3输入信号cleanecg;pushbutton4输入信号R_detect_new,pushbutton5显示Beat Rate四个Axes分别为:axes1,

axes2,axes3,axes4。

图 1-1 GUI界面图

(3)运行结果如下图所示

①运行程序之后,选择心电信号区间为ECG_1,依次点击按键pushbutton1输入信s1;pushbutton2输入信号s1-s2;pushbutton3输入信

cleanecg;pushbutton4输入信号R_detect_new,绘制输出信号,pushbutton5显示Beat Rate为74.4573结果如下图所示

图1-2

②运行程序之后,选择心电信号区间为ECG_2,依次点击按键pushbutton1输入信s1;pushbutton2输入信号s1-s2;pushbutton3输入信

cleanecg;pushbutton4输入信号R_detect_new,绘制输出信号,pushbutton5显示Beat Rate为74.4997结果如下图所示

图1-3

心电信号分类

近年来心脏病仍然是威胁人类生命的主要疾病之一,世界上心脏病的死亡率仍占首位。据统计全世界死亡人数中,约有三分之一死于此类疾病,这己成为危害人类健康最常见的疾病,因此心脏系统疾病的防治和诊断是当今医学界面临的首要问题。 心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物信号之一,它比其它生物电信号更易于检测,并且具有较直观的规律性,因而心电图分析技术促进了医学的发展。 心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物信号之一,它比其它生物电信号更易于检测,并且具有较直观的规律性,因而心电图分析技术促进了医学的发展。心电图检查是临床上诊断心血管疾病的重要方法。心电图的准确自动分析与诊断对于心血管疾病起着关键的作用,也是国内外学者所热衷的课题。 心电图大多采用临床医生手动分析的方法,这一过程无疑是费时费力且可靠性不高。在计算机技术迅速发展的情况下,心电图自动分析得以迅速发展,将医生从繁重的手工劳动中解脱出来,大大提高了工作效率 电图自动诊断还未广泛应用于临床,从国内外的心电图机检测分析来看,自动分析精度还达不到可以替代医生的水平,仅可以为临床医生提供辅助信息。其主要原因是心电波形的识别不准,并且心电图诊断标准不统一 为减少猝死的发生,猝死无创性预警方法的研究备受重视,并已取得长足进展。对猝死的心电图预警指标,目前多数集中在心室的复极指标, J波作为心电图心室复极[6]的新指标越来越受到临床的重视。J波见于早期复极综合征,是一种常见的正常心电图的变异,但是当J波增宽、增高,可预示室速、室颤的发生,并会引起致命性的恶性心律失常[7-12],因此,认识J 波有重要的临床意义。 Brugada综合征、特发性心室颤动(简称室颤)与急性冠状动脉(简称冠脉)综合征的超急期容易诱发室性心动过速、室颤和心脏性猝死,而早期复极综合征被评为良性的J波。目前的研究发现,早期复极综合征并不总是良性的[14],在某些情况下可能处于高危状态,因此将J波的良性与高危状态区别开来有重要的研究意义。 该项目的科学意义在于可以提高正常变异J 波与异常J 波的鉴别能力, 有助于识别临床异常J 波的高危患者, 减少恶性心律失常及特发性心室颤动猝死的发生。为在临床上对J 波的高危状态做出准确的诊断提供理论与实践基础,有利于提高心源性猝死的防范。 分类是一种重要的数据挖掘技术。分类的目的是根据数据集的特点构造一个分类函数或分类模型(也称作分类器),该模型能把未知类别的样本映射到给定类别中的某一个。

心电信号采集电路实验报告.doc

心电放大电路实验报告 一概述 心脏是循环系统中重要的器官。由于心脏不断地进行有节奏的收缩和舒张活动,血液才能在闭锁的循环系统中不停地流动。心脏在机械性收缩之前,首先产生电激动。心肌激动所产生的微小电流可经过身体组织传导到体表,使体表不同部位产生不同的电位。如果在体表放置两个电极,分别用导线联接到心电图机(即精密的电流计)的两端,它会按照心脏激动的时间顺序,将体表两点间的电位差记录下来,形成一条连续的曲线,这就是心电图。 普通心电图有一下几点用途 1、对心律失常和传导障碍具有重要的诊断价值。 2、对心肌梗塞的诊断有很高的准确性,它不仅能确定有无心肌梗塞,而且还可确定梗塞的病变期部位范围以及演变过程。 3、对房室肌大、心肌炎、心肌病、冠状动脉供血不足和心包炎的诊断有较大的帮助。 4、能够帮助了解某些药物(如洋地黄、奎尼丁)和电解质紊乱对心肌的作用。 5、心电图作为一种电信息的时间标志,常为心音图、超声心动图、阻抗血流图等心功能测定以及其他心脏电生理研究同步描纪,以利于确定时间。 6、心电监护已广泛应用于手术、麻醉、用药观察、航天、体育等的心电监测以及危重病人的抢救。 二系统设计 心电信号十分微弱,频率一般在0.5HZ-100HZ之间,能量主要集中在17Hz附近,幅度大约在10uV-5mV之间,所需放大倍数大约为500-1000倍。而50hz工频信号,极化电压,高频电子仪器信号等等干扰要求心电信号在放大的过程中始终要做好噪声滤除的工作。下图为整体化框图。 三具体实现 电路图如下: 1 导联输入: 导联线又称输入电缆线。其作用是将电极板上获得的心电信号送到放大器的输入端。心脏

有关功率谱分析的相关总结

有关功率谱分析的相关总结 谱是个很不严格的东西,常常指信号的Fourier变换,是一个时间平均(time average)概念功率谱的概念是针对功率有限信号的(能量有限信号可用能量谱分析,能量有限的信号通常为能量信号,他们的傅里叶变换是收敛的),所表现的是单位频带内信号功率随频率的变换情况。保留频谱的幅度信息,但是丢掉了相位信息,所以频谱不同的信号其功率谱是可能相同的。有两个重要区别:1。功率谱是随机过程的统计平均概念,平稳随机过程的功率谱是一个确定函数;而频谱是随机过程样本的Fourier变换,对于一个随机过程而言,频谱也是一个“随机过程”。(随机过程有频谱吗?)(随机的频域序列)2。功率概念和幅度概念的差别。此外,只能对宽平稳的各态历经的二阶矩过程谈功率谱,其存在性取决于二阶矩是否存在并且二阶矩的Fourier变换收敛;而频谱的存在性仅仅取决于该随机过程的该样本的Fourier变换是否收敛。 频谱和功率谱的区别在于: (1)信号通常分为两类:能量信号和功率信号; (2)一般来讲,能量信号其傅氏变换收敛(即存在),而功率信号傅氏变换通常不收敛,当然,若信号存在周期性,可引入特殊数学函数(Delta)表征傅氏变换的这种非收敛性;(3)信号是信息的搭载工具,而信息与随机性紧密相关,所以实际信号多为随机信号,这类信号的特点是状态随机性随时间无限延伸,能量无限。换句话说,随机信号大多属于功率信号而非能量信号,它并不存在傅氏变换,亦即不存在频谱; (4)若撇开搭载信息的有用与否,随机信号又称随机过程,很多噪声属于特殊的随机过程,它们的某些统计特性具有平稳性,其均值和自相关函数具有平稳性。对于这样的随机过程,自相关函数蜕化为一维确定函数,前人证明该确定相关函数存在傅氏变换; (5)能量信号频谱通常既含有幅度也含有相位信息;幅度谱的平方(二次量纲)又叫能量谱,它描述了信号能量的频域分布;功率信号的功率谱描述了信号功率随频率的分布特点,也已证明,信号功率谱恰好是其自相关函数的傅氏变换; (6)实际中我们获得的往往仅仅是信号的一段支撑,此时即使信号为功率信号,截断之后其傅氏变换收敛,但此变换结果严格来讲不属于任何“谱”; (7)对于(6)中所述变换若取其幅度平方,可作为信号功率谱的近似,是为经典的“周期图法”; (8)FFT是DFT的快速实现,DFT是DTFT的频域采样,DTFT是FT的频域延拓。人们不得已才利用DFT近似完成本属于FT的任务。若仅提FFT,是非常不专业的。 功率谱是个什么概念?它有单位吗? 随机信号是时域无限信号,不具备可积分条件,因此不能直接进行傅氏变换。一般用具有统计特性的功率谱来作为谱分析的依据。功率谱与自相关函数是一个傅氏变换对。功率谱具有单位频率的平均功率量纲。所以标准叫法是功率谱密度。通过功率谱密度函数,可以看出随机信号的能量随着频率的分布情况。像白噪声就是平行于w轴,在w轴上方的一条直线。功率谱密度,从名字分解来看就是说,观察对象是功率,观察域是谱域,通常指频域,密度,就是指观察对象在观察域上的分布情况。一般我们讲的功率谱密度都是针对平稳随机过程的,由于平稳随机过程的样本函数一般不是绝对可积的,因此不能直接对它进行傅立叶分析。可以有三种办法来重新定义谱密度,来克服上述困难。 一是用相关函数的傅立叶变换来定义谱密度;二是用随机过程的有限时间傅立叶变换来定义

心电信号检测电路的设计

毕业论文(设计) 题目:心电信号检测电路的设计

目录 摘要 (1) Abstract (1) 1 引言 (2) 2 心电信号的特征、检测电路的要求以及心电图导联 (3) 2.1 人体心电信号的特征 (3) 2.1.1抑制干扰的措施 (3) 2.1.2 降低噪声的措施 (4) 2.2 心电信号检测电路设计要求 (4) 2.3 ECG导联方式 (4) 3 心电信号检测电路的整体制作 (6) 3.1 ECG前置放大器 (6) 3.1.1 AD620AN实际放大倍数以及共模抑制比的测量 (8) 3.1.2 有源低通滤波电路 (9) 3.2陷波电路 (10) 3.3 安全隔离 (13) 3.4 补偿跟随 (15) 4 总结 (15) 致谢 (16) 参考文献 (16)

心电信号检测电路的设计 摘要:心电信号检测电路是各种心电监护仪中的核心组成部分,其性能的好坏直接影响心脏疾病的准确诊断和治疗,因此心电信号检测电路的精确性和可靠性是至关重要的。针对心电信号具有的特殊性、微弱性和易受干扰等特点,本心电信号检测电路由高性能单片集成的仪器放大器AD620组成的前置放大电路、50HZ双T 陷波电路以及以6N136为核心的光电隔离电路构成 ,从而使该电路具有高输入阻抗、高共模抑制比、低噪声、低温漂和高信噪比等特点,很好地满足心电采集设备的要求,电路简单可靠,可行性强。 关键词:心电信号检测;前置放大;陷波;光电隔离 The Manufacture of ECG circuit design Abstract: The Manufacture of ECG circuit is the core component of the ECG monitor, the quality of the system directly impacts on the accuracy of diagnosis and treatments about heart diseases, therefore the accuracy and reliability of ECG detection system is very important.Due to the particularity and weak and easily distracted of ecg signals, we use high-performance single-chip AD620 formed the ECG preamplifier circuit, double T-notch filter circuit and high speed data transmission photoelectric isolation circuit to design the Manufacture of ECG circuit,which make this circuit has high input impedance, high common mode rejection ratio, low noise, low temperature drift and high signal-to-noise ratio characteristics, such as well meet the requirements of ecg acquisition device, with the advantages of simple and feasibility. Key words: ECG detection; preamplifier; filter;Photoelectric isolation

对心电信号的认识

对心电信号的认识 .......................................... 电气医信41班陈富琴(1043032053) 1.人体心电信号的产生:心脏周围的组织和体液都能导电,因此可将人体看成为一个具有长、宽、厚三度空间的容积导体。心脏好比电源,无数心肌细胞动作电位变化的总和可以传导并反映到体表。在体表很多点之间存在着电位差,也有很多点彼此之间无电位差是等电的。心脏在每个心动周期中,由起搏点、心房、心室相继兴奋,伴随着生物电的变化,这些生物电的变化称为心电。 2.人体心电信号的特点:心电信号属生物医学信号,具有如下特点: (1)信号具有近场检测的特点,离开人体表微小的距离,就基本上检测不到信号; (2)心电信号通常比较微弱,至多为mV量级; (3)属低频信号,且能量主要在几百赫兹以下; (4)干扰特别强。干扰既来自生物体内,如肌电干扰、呼吸干扰等;也来自生物体外,如工频干扰、信号拾取时因不良接地等引入的其他外来串扰等; (5)干扰信号与心电信号本身频带重叠(如工频干扰等)。 3.心电信号的研究:心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物信号之一,它比其它生物电信号更易于检测,并且具有较直观的规律性,因而心电图分析技术促进了医学的发展。心电图检查是临床上诊断心血管疾病的重要方法。心电图的准确自动分析与诊断对于心血管疾病起着关键的作用,也是国内外学者所热衷的课题。以前的心电图大多采用临床医生手动分析的方法,这一过程无疑是费时费力且可靠性不高。在计算机技术迅速发展的情况下,心电图自动分析得以迅速发展,将医生从繁重的手工劳动中解脱出来,大大提高了工作效率。七十年代后,心电图自动分析技术已有很大发展,并进入实用化和商业化阶段。然而,心电图自动诊断还未广泛应用于临床,从国内外的心电图机检测分析来看,自动分析精度还达不到可以替代医生的水平,仅可以为临床医生提供辅助信息。其主要原因是心电波形的识别不准,并且心电图诊断标准不统一。因此,探索新的方法以提高波形识别的准确率,寻找适合计算机实现又具诊断价值的诊断标准,是改进心电图自动诊断效果,扩大其应用范围的根本途径。如何把心电信号的特征更加精确的提取出来进行自动分析,判断出其异常的类型成了鱼待解决的焦点问题。 4.心电信号的检查意义:用于对各种心率失常、心室心房肥大、心肌梗死、心律失常、 心肌缺血等病症检查。心电图是反映心脏兴奋的电活动过程,它对心脏基本功能及其病理研究方面,具有重要的参考价值。心电图的检查必须结合多种指标和临床资料,进行全面综合分析,才能对心脏的功能结构做出正确的判断。 5.心电信号基本构成:心电信号由P、QRS、T波和静息期组成,如图1,各波具有不同的频率特性,是一种典型的具有明显时频特称与时间—尺度特征的生物医学信号。 P.QRS.T波以及PR,ST,QT间期都不同程度地反应了心脏的功能的变化,因此通过算法实现对心脏功能的自动分析判别已成为一个比较热门的研究方向。

心电信号的分析

心电信号的分析,含义,用途 班级:07生医1班 姓名:王颖晶 学号:0700308108 什么是心电: 心脏周围的组织和体液都能导电,因此可将人体看成为一个具有长、宽、厚三度空间的容积导体。心脏好比电源,无数心肌细胞动作电位变化的总和可以传导并反映到体表。在体表很多点之间存在着电位差,也有很多点彼此之间无电位差是等电的。心脏在每个心动周期中,由起搏点、心房、心室相继兴奋,伴随着生物电的变化,这些生物电的变化称为心电。 心电信号的用途: 心电信号是人们认识最早、研究最早的人体生理电信号之一。目前心电检测已经成为重要的医疗检测手段,但是心电信号的相关试验及研究依然是医学工作者和生物医学工程人员的重要议题。 心血管疾病是人类生命的最主要的威胁,而心电(ECG,electrocardiogram)信号是诊断心血管疾病的主要依据,因此实时检测病人心电活动、设计自动采集存储病人心电信号的便携式系统具有重要意义。 心电信号的含义: 心电信号是由人体心脏发出相当复杂的微弱信号,其幅度一般在1O V~5mV之间,频率为0.05~ 1。OHZ,外界干扰以及其他因素的

存在使其变得更难以检测n 。心电信号采集处理系统以抑制干扰、得到较为理想状态下的心电信号为目的。在心电信号滤波和处理算法中,要频繁进行大量的数据乘、加运算。 三个特殊波段的检测: 1.QRS波的检测 ?QRS的特点: ?其能量在心电信号中占很大的比例, ?其频谱分布在中高频区, 峰值落在10-20Hz之 间, ?二阶导数算法 ?心电信号的一阶和二阶导数的平方和作为QRS 波标记的脉冲信号, ?移动平均算法 ?其求导平方运算和上相同, 并对求导平方数据 进行移动平均, 从而突出QRS波的特征信息, ?正交滤波算法 2.R波峰点的检测 ?双边阈值检测法 ?取一个固定的阈值Ra, t1,t2分别为R波上升和 下降通过这个阈值的时刻,则R基准点的位置 t=(t1+t2)/2 ?固定宽度检测法

功率谱和功率谱密度的区别

谱让人联想到的Fourier变换,是一个时间平均(time average)概念,对能量就是能量谱,对功率就是功率谱。 功率谱的概念是针对功率有限信号的,所表现的是单位频带内信号功率随频率的变化情况。保留了频谱的幅度信息,但是丢掉了相位信息,所以频谱不同的信号其功率谱是可能相同的。 有两点需要注意: 1. 功率谱是随机过程的统计平均概念,平稳随机过程的功率谱是一个确定函数;而频谱是随机过程样本的Fourier变换,对于一个随机过程而言,频谱也是一个“随机过程”。(随机的频域序列) 2. 功率概念和幅度概念的差别。此外,只能对宽平稳的各态历经的二阶矩过程谈功率谱,其存在性取决于二阶矩是否存在并且二阶矩的Fourier变换收敛;而频谱的存在性仅仅取决于该随机过程的该样本的Fourier变换是否收敛。 频谱分析: 对动态信号在频率域内进行分析,分析的结果是以频率为坐标的各种物理量的谱线和曲线,可得到各种幅值以频率为变量的频谱函数F(ω)。频谱分析中可求得幅值谱、相位谱、功率谱和各种谱密度等等。频谱分析过程较为复杂,它是以傅里叶级数和傅里叶积分为基础的。 功率谱密度: 功率谱密度(PSD),它定义了信号或者时间序列的功率如何随频率分布。这里功率可能是实际物理上的功率,或者更经常便于表示抽象的信号被定义为信号数值的平方,也就是当信号的负载为1欧姆(ohm)时的实际功率。

由于平均值不为零的信号不是平方可积的,所以在这种情况下就没有傅里叶变换。维纳-辛钦定理(Wiener-Khinchin theorem)提供了一个简单的替换方法,如果信号可以看作是平稳随机过程,那么功率谱密度就是信号自相关函数的傅里叶变换。 信号的功率谱密度当且仅当信号是广义的平稳过程的时候才存在。如果信号不是平稳过程,那么自相关函数一定是两个变量的函数,这样就不存在功率谱密度,但是可以使用类似的技术估计时变谱密度。 随机信号是时域无限信号,不具备可积分条件,因此不能直接进行傅氏变换。一般用具有统计特性的功率谱来作为谱分析的依据。 功率谱与自相关函数是一个傅氏变换对。 功率谱具有单位频率的平均功率量纲。所以标准叫法是功率谱密度。从名字分解来看就是说,观察对象是功率,观察域是谱域。 通过功率谱密度函数,可以看出随机信号的能量随着频率的分布情况。像白噪声就是平行于一条直线。 一般我们讲的功率谱密度都是针对平稳随机过程的,由于平稳随机过程的样本函数一般不是绝对可积的,因此不能直接对它进行傅立叶分析。可以有三种办法来重新定义谱密度,来克服上述困难。 1. 用相关函数的傅立叶变换来定义谱密度; 2. 用随机过程的有限时间傅立叶变换来定义谱密度; 3. 用平稳随机过程的谱分解来定义谱密度。 三种定义方式对应于不同的用处,首先第一种方式前提是平稳随机过程不包含周

心电数据处理与去噪

燕山大学 课程设计说明书题目心电数据处理与去噪 学院(系):电气工程学院 年级专业: 11级仪表一班 学号: 110103020036 学生姓名:张钊 指导教师:谢平杜义浩 教师职称:教授讲师

燕山大学课程设计(论文)任务书 院(系):电气工程学院基层教学单位:自动化仪表系 说明:此表一式四份,学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份。 2014年7月 5 日

摘要 (2) 第1章设计目的、意义 (3) 1.1 设计目的 (3) 1.2设计内容 (3) 第2章心电信号的频域处理方法及其分析方法 (4) 2.1小波分析分析 (4) 2.2 50hz工频滤波分析 (10) 第3章 GUI界面可视化 (14) 学习心得 (15) 参考文献 (15)

信号处理的基本概念和分析方法已应用于许多不同领域和学科中,尤其是数字计算机的出现和大规模集成技术的高度发展,有力地推动了数字信号处理技术的发展和应用。心脏周围的组织和体液都能导电,因此可将人体看成为一个具有长、宽、厚三度空间的容积导体。心脏好比电源,无数心肌细胞动作电位变化的总和可以传导并反映到体表。在体表很多点之间存在着电位差,也有很多点彼此之间无电位差是等电的。心脏在每个心动周期中,由起搏点、心房、心室相继兴奋,伴随着生物电的变化,这些生物电的变化称为心电 它属于随机信号的一种,用数字信号处理的方法和Matlab软件对其进行分析后,可以得到许多有用的信息,对于诊断疾病有非常重要的参考价值。 关键字:信号处理心电信号Matlab

第一章设计目的、意义 1 设计目的 进行改革,增大学生的自主选择权,让学生发展自己的兴趣,塑造自己未来的研究发展方向。课程设计的主要目的: (1)培养学生文献检索的能力,特别是如何利用Internet检索需要的文献资料。 (2)培养灵活运用所学的电力电子技术知识和创造性的思维方式以及创造能力。 (3)培养学生综合分析问题、发现问题和解决问题的能力。 (4)培养学生用maltab处理图像与数据的能力。 2 设计内容 2.1 设计要求: 要求设计出心电数据处理的处理与分析程序。 (1) 处理对象:心电数据; (2) 内容:心电数据仿真,心电数据处理(仿真数据,真实数据); (3) 结果:得到处理结果。 2.2 设计内容: (1)心电数据仿真; (2)心电数据处理; (3)分析处理结果。 (4)可视化界面设计 2.3 实验原理 2.3.1心电产生原理 我们常说的心电图一般指体表心电图,反映了心脏电兴奋在心脏传导系统中产生和传导的过程。正常人体的每一个心动周期中,各部分兴奋过程中

心电信号

摘要 心电信号处理是国内外近年来迅速发展的一个研究热点,是现代生命科学研究的重要组成部分,其目的是为了从获得的信号中提取有用信息。心电图(ECG)反应人体心脏工作状况,ECG各个波形的不同形式往往体现了某些病变。在ECG的各个波中,R 波最为明显,一般以它为基准来定位其它波的位置,所以R波检测室ECG信号分析诊断的前提和基础,只有标定R波后,才有可能计算心率。ECG在经采集、数模转换过程中,会不可避免的引入各种噪声,包括工频干扰:主要是电磁场作用于心电图和人体之间的环路电路所致,一般是50/60Hz;肌电干扰:这主要是病人身体自身因素所致如肌肉紧张等,表现为不规则的快速变化波形;基线漂移:这主要是人呼吸运动或电极——皮肤界面阻抗所致,属于低频干扰。在去噪过程中,由于心电信号具有非平稳特性且污染噪声分布范围大,限制了传统线性滤波器的使用,所以在过去的几年中小波分析被广泛地应用于心电信号的去噪中。它在时域和频域同时具有良好的局部化性质,尤其适用于非平稳信号分析,并且适用于生物医学领域。首先对心电信号进行滤波,滤除心电中的主要噪声(基漂、工频电、肌电等),对R波进行加强;然后再用db8小波,对ECG进行小波变换,取一定阈值,检出所需信息。 关键字:ECG 小波分析 R波检测

目录 摘要 (3) 第一章课程设计题目介绍 (5) 1.1 研究背景与意义 (5) 1.2 心电信号特征 (5) 第二章处理流程 (7) 2.1 载入信号 (7) 2.2 小波分析 (8) 2.3 R波检测 (13) 2.4 心率计算 (14) 第三章 GUI界面的介绍 (14) 第四章待解决的问题 (18) 心得体会 (19) 参考文献 附录 评审意见表

心电信号采集及系统设计(荟萃内容)

微弱信号检测课题报告 心电信号采集 —噪声分析及抑制 指导老师:宋俊磊 院系:机电学院测控系 班级: 学号: 姓名:

【目录】 【摘要】 (3) 第一章 (4) 1.1人体生物信息的基本特点[1} (4) 1.2 体表心电图及心电信号的特征分析[4] (5) 1.3心电信号的噪声来源[7] (6) 1.4 心电电极和导联体系分析 (7) 1.4.1系统电极选择[8] (7) 第二章硬件电路设计 (8) 2.1 心电信号采集电路的设计要求 (8) 2.2 心电采集电路总体框架 (9) 2.3采集电路模块 (11) 2.4 AD620引入的误差 (11) 2.4.1 电子元件内部噪声 (11) 2.4.2集成运放的噪声模型: (13) 2.4.3 AD620的噪声计算 (14) 2.4.4 前置放大电路改进措施 (15) 2.5 滤波电路设计 (18) 2.6电平抬升电路[14] (21) 2.7心电信号的50Hz带阻滤波器(50Hz陷波)设计[15] (21) 结论 (23) 附录:参考文献 (24)

【摘要】 心脏是人体循环系统的核心,心脏的活动是由生物电信号引发的机械收缩。在人体这个三维空间导体当中,这种生物电信号可以波及人体各个部分,在人体体表产生规律性的电位变化。在人体体表的一定位置安放电极,按时间顺序放大并记录这种电信号,可以得到连续有序的曲线,这就是心电图。 针对心电信号的特点进行心电信号的采集、数据转换模块的设计与开发。设计一种用于心电信号采集的电路,然后进行A/D转换,使得心电信号的频率达到采样要求。人体的心电信号是一种低频率的微弱信号,由于心电信号直接取自人体,所以在心电采集的过程中不可避免会混入各种干扰信号。为获得含有较小噪声的心电信号,需要对采集到的心电信号做降噪处理。运用一个心电信号检测放大电路,充分考虑了人体心电信号的特点,采用前置差动放大+带通滤波器+50Hz陷波器(带阻滤波器)组成的模式,对心电信号进行测量。 关键词:心电信号采集,降噪,A/D转换放大,噪声分析

脑电信号功率谱

数字信号处理作业 1.两个导联C3,C4位置的脑电信号(已预处理),实验采样频率为 250Hz,每次实验采集8秒数据,总共做了36次实验。依次求出C3,C4位置第1秒~第8秒数据的功率谱。 clc clear load('C:\Users\刘冰\Desktop\数字信号处理\matlab\C3C4.mat') a(1:8,1:512)=zeros(); for j=1:8 for k=0:35; z=fft(Left_C3(((j-1)*250+1+2000*k):(2000*k+j*250)),512); %截取特定的一段数据进行傅里叶变换 a(j,:)=p(j,:)+z.*conj(z)/512; %求其功率谱end a(j,:)=p(j,:)./36;%求平均值 end p(1:8,1:512)=zeros(); for j=1:8 for k=0:35; z=fft(Left_C4((j-1)*250+1+2000*k:2000*k+j*250),512); 、%截取特定的一段数据进行傅里叶变换 p(j,:)=q(j,:)+z.*conj(z)/512; end p(j,:)=q(j,:)./36; end for i=1:8 w=0:2*pi/255:2*pi; figure plot(w/pi,p(i,1:256),'b',w/pi,q(i,1:256),'r')%在一幅图里面显示C3C4功率谱,因为其结果是对称的,所以只取前一半结果 legend('C3','C4');%线段标题

title(['第',num2str(i), '秒 C3、C4脑电功率谱对照']) end 0.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6 1.82 0100 200 300 400 500 600 700 第1秒 C3、C4脑电功率谱对照

心电信号采集模块的设计200501

医学仪器与设备课程设计题目:心电信号采集模块的设计 院系:电气工程学院 专业:生物医学工程 姓名: 学号: 指导老师:戴启军 时间:2008年12月29日——2009年1月6日

心电信号采集电路的设计 一、系统概述 心电信号采集模块组成:心电电极;导联线;缓冲放大器;威尔逊电阻网络;差动放大;低通滤波器;高通滤波器;50Hz陷波器;光电隔离器;增益可调电路;调零电路 (1)心电电极 生物电引导电极实际完成人体和测量系统之间的界面作用。为了把生物电信号引入信号处理模块中,引导电极必须具备电流的传导能力。在人体内,电流靠离子导电,而在测试系统内是电子导电。通过引导电极,把离子电流变为电子电流,所以电极实际上起了一个换能器的作用。提取心电信号,采用的是皮肤表面电极(体表电极)。 (2)导联线 此设计中心电采集模块由4个电极组成导联线,包括三个肢体电极和一个右腿接地(右腿驱动)电极。电极获取的心电信号仅为毫伏级,所以导联线均用屏蔽线。 导联线的芯线和屏蔽线之间有分布电容存在(约100pF/m),为了减少电磁感应引起的干扰,屏蔽线可直接接地,但这样会降低输入阻抗。也可以采用屏蔽驱动,这样可减少共模误差和不降低输入阻抗。 (3)缓冲放大器 缓冲放大器保证心电放大器的高输入阻抗要求,起到阻抗变换作用。生物信号源本身是高内阻的微弱信号源,通过电极提取又呈现出不稳定的高内阻源性质。不稳定性将使放大器电压增益不稳定。放大器的输入阻抗应至少大于1MΩ。 (4)威尔逊电阻网络 威尔逊电阻网络是按照标准十二导联心电图定义组成的电阻网络。 (5)差动放大 差动放大是心电前置放大的主要部分,和缓冲放大器一起组成心电图前置放大。差动放大的作用是将幅度仅为毫伏级的微弱心电信号进行放大。同时必须有高抗干扰能力,即具有高共模抑制比。 (6)低通滤波器 心电信号的高频响应界限为100Hz,由100Hz低通滤波器完成。 (7)高通滤波器 心电信号的低频响应界限为0.05Hz,由0.05Hz高通滤波器完成。 (8)50Hz陷波器 50Hz陷波器用于加强滤除50Hz干扰。有的心电图机还设有40Hz低通滤波器用于滤除肌电干扰。

功率谱密度

功率谱密度 不同形式的数字基带信号具有不同的频谱结构,分析数字基带信号的频谱特性,以便合理地设计数字基带信号,使得消息代码变换为适合于给定信道传输特性的结构,是数字基带传输必须考虑的问题。 在通信中,除特殊情况(如测试信号)外,数字基带信号通常都是随机脉冲序列。因为,如果在数字通信系统中所传输的数字序列是确知的,则消息就不携带任何信息,通信也就失去了意义。故我们面临的是一个随机序列的谱分析问题。 考察一个二进制随机脉冲序列。设脉冲、分别表示二进制码“0”和“1”, 为 码元的间隔,在任一码元时间内,和出现的概率分别为p和1-p。 则随机脉冲序列x(t)可表示成: 其中 研究由上面二式所确定的随机脉冲序列的功率谱密度,要用到概率论与随机过程的有关知识。可以证明,随机脉冲序列x(t)的双边功率谱公式(1): 其中、分别为、的傅氏变换,。 可以得出如下结论: (1)随机脉冲序列功率谱包括两部分:连续谱(第一项)和离散谱(第二项)。对于连续谱而言,由于代表数字信息的及不能完全相同,故,因此,连 续谱总是存在;而对于离散谱而言,则在一些情况下不存在,如及是双极性的脉冲,且出现概率相同时。 (2)当、、p及给定后,随机脉冲序列功率谱就确定了。 上式的结果是非常有意义的,它一方面能使我们了解随机脉冲序列频谱的特点,以及如何去具体地计算它的功率谱密度;另一方面根据它的离散谱是否存在这一特点,将使我们明确能否从脉冲序列中直接提取离散分量,以及采取怎样的方法可以从基带脉冲序列中获得所需的离散分量。这一点,在研究位同步、载波同步等问题时,将是十分重要的;再一方面,根据它的连续谱可以确定序列的带宽(通常以谱的第一个零点作为序列的带宽)。 下面,以矩形脉冲构成的基带信号为例,通过几个有代表性的特例对功率谱密度公式的应用及意义做进一步的说明,其结果对后续问题的研究具有实用意义。

心电信号去噪中的小波方法

【摘要】心电信号的降噪处理是获得清晰、有效心电图信息的必要步骤,随着医学的进步,对心电信号的信噪比和分辨率提出了越来越高的要求。小波分析作为一个新兴的数学方法在心电信号去噪中有着巨大的潜力。总结心电信号去噪中的各种小波方法,详细分析它们在心电信号去噪中的特点及应用范围,最后简要叙述了心电信号小波去噪的一些问题和发展趋势。 【关键词】阈值去噪;极大模值;小波变换;心电信号去噪 1 引言 心电信号处理是国内外近年来迅速发展的一个研究热点,是现代生命科学研究的重要组成部分,其目的是为了从获得的信号中提取有用信息。心电信号通过记录体表电位差获得,它反映了心脏的活动状况,对于心脏疾病的诊断提供了主要的依据,但是心电信号的波形复杂(主要由P、Q、R、S、T波组成),而且易受各种噪声影响,因此如何从受噪声污染的心电信号中提取清晰、有效的临床信息成为人们关注的焦点。在去噪过程中,由于心电信号具有非平稳特性且污染噪声分布范围大,限制了传统线性滤波器的使用,所以在过去的几年中小波分析被广泛地应用于心电信号的去噪中。许多学者根据心电信号噪声的特点不断提出新的小波去噪方法,使得它在心电信号的去噪应用中不断得到完善,为心电图的清晰识别奠定了基础。本研究总结小波分析在心电信号去噪中的各种方法,分析其特点及应用范围,最后阐述了心电信号小波去噪的一些问题和发展趋势。 2 心电信号噪声的来源及特点 心电信号在经过采集、数模转换过程中,不可避免的受到各种类型的噪声干扰,这些干扰使得得到的心电信号的信噪比较低,甚至淹没了心电信号。通常心电信号中主要包括以下3种噪声: ①工频干扰 主要包括50HZ 电源线干扰及高次谐波干扰。由于人体分布电容的存在使入体具有天线效应以及较长的导联线暴露在外,50HZ的工频干扰在心电信号中是常见的,依情况不同,其干扰幅度达心电信号峰一峰值的0~50%。 ②肌电干扰 由于病人的紧张或寒冷刺激,以及因某些疾病如甲状腺机能亢进等,都会产生高频肌电噪声,其产生是众多肌纤维分时随机收缩时引起的,频率范围很广(DC-1000V), 谱特性接近白噪声,其频率一般在5HZ~2KHZ之间。 ③基线漂移

心电信号的采集与处理Word版

中北大学信息商务学院课程设计说明书 学生姓名:苏慧敏学号:1305034211 学生姓名:王晓腾学号:1305034217 学生姓名:李康学号:1305034243 学院:中北大学信息商务学院 专业:电子信息工程 题目:心电信号的采集与处理 指导教师:王浩全职称: 教授 2016 年 6 月 9 日

中北大学信息商务学院课程设计任务书 2015-2016 学年第二学期 学院:中北大学信息商务学院 专业:电子信息工程 学生姓名:苏慧敏学号:1305034211 学生姓名:王晓腾学号:1305034217 学生姓名:李康学号:1305034243 课程设计题目:心电信号的采集与处理 起迄日期:2016年6 月13日~2016年7月1 日 课程设计地点:系专业实验室 指导教师:王浩全 系主任:王浩全 下达任务书日期: 2016年6月 9日

课程设计任务书

课程设计任务书

设计说明书应包括以下主要内容: (1)封面:课程设计题目、班级、姓名、指导教师、时间 (2)设计任务书 (3)目录 (4)设计方案简介 (5)设计条件及主要参数表 (6)设计主要参数计算 (7)设计结果 (8)设计评述,设计者对本设计的评述及通过设计的收获体会(9)参考文献

目录 一、基于PCI总线A/D卡的报告 (1) (一)基于PCI总线的基本结构 (1) 1.PCI总线 (1) 2.PCI总线的基本含义 (1) (二)基于PCI的A/D卡的通用结构 (2) (三)基于PCI总线发展趋势 (2) (四)PCI总线的特点: (3) 二、设计方案简介 (3) 三、设计条件及主要参数表 (4) 四、设计结果 (6) 五、设计评述 (7) 六、参考文献 (7)

基于LabVIEW的心电信号采集系统的设计

?基础研究?基于LabVIEW的心电信号采集系统的设计 于 杰,李川勇,贾林壮 摘 要:目的 设计一套基于LabVIEW的心电信号采集系统。方法 在插入式信号采集板DAQ的硬件支持下,利用LabVIEW编程软件,设计了一套双通道心电信号采集系统,本系统用传统的心电图机采集心电信号,经过调解后,输 入计算机采集并显示,同时,为了能够对心电信号作进一步的研究,利用小波变换对心电信号进行了处理。结果 成 功采集到心电信号,并计算了心率的大小。 关键词:LabVIEW;心电信号;采集系统 中图分类号:R540.41;TP311.52 文献标识码:A文章编号:1009-7090(2001)03-0131-0003 The Design of ECG Aquiring System on LabVIEW Y U Jie,LI Chuan-y ong,J I A Ling-zhuang Department o f Bio2 physics,Nankai Univer sity Abstract:Objective T o design the ECG acquiring system on LabVIEW.Methods With a DAQ board,we design an ECG acquisi2 tion system based on LabVIEW.The electrocardiographic signal is conditioned by a traditional ECG machine and acquired by a DAQ board on a com puter.A wavelet trans formation was used to process the acquired signal.R esults The ECG signals were acquired success fully and the heartbeat rate was calculated. K ey w ords:LabVIEW;ECG;collecting system 1 前言 生物电是生命的特征,心电是生物电的一种。利用心电图等有关心电活动的曲线和图形资料为临床提供诊断信息,是心血管病不可缺少的检查诊断方法。 传统的心电图诊断方法是由三大功能模块组成:心电信号的记录、分析和表述结果,这三者都是由手工完成的,完全依靠医生的临床经验,在结果分析方面存在个体差异,并且在心电图结果的保存方面也有不便。随着计算机技术的发展,计算机在心电图中的应用为人们从事心电学研究和进行临床诊断提供了现代化的手段,如果把传统心电图机的信号分析和处理、结果表达与输出等的功能由计算机完成,可以使传统心电图机在数据处理、表达、传送、存储等方面获得突破。 虚拟仪器是一种新兴的构造仪器的技术,它利用计算机强大的计算能力和丰富的软硬件资源来组 作者单位:南开大学生物物理系,天津 300071 收稿日期:2000-10-11;修回日期:2001-01-12织仪器系统,实现从传统仪器向计算机系统的过渡。LabVIEW是基于虚拟仪器技术的应用开发软件,这种软件开发平台具有编程简单、结果直观的特点,这为开发出符合要求且界面友好的心电信号采集分析系统提供了方便。 我们使用了美国National Instruments公司的相关产品,利用LabVIEW511图形化软件开发平台的超强能力和DAQ数据采集板,采用虚拟仪器的方法,建立了一种新的心电信号采集、显示和分析方法,使传统的心电图机成为一个智能化的心电信号采集和分析系统。 2 系统的构成 心电信号采集和分析系统由软件和硬件两部分组成,硬件部分的任务是由传统的心电图机将心电信号转换为电信号,并进行信号调理,再由数据采集板DAQ通过其A/D转换等的功能,将信号以数字形式采集到计算机;软件部分通过编程将由硬件部分采集到的信号进行显示、分析和处理。系统的结构框图如图1所示。 131 生物医学工程与临床2001年9月第5卷第3期

小波分析在心电信号去噪中的应用程序

%应用db5作为小波函数进行3层分解 %利用无偏似然估计阈值 %对100.dat from MIT-BIH-DB的单导联数据进行去噪处理clear;clc load('D:/matlab/matlab7.2/work/M.mat'); E=M(:,2); E=E'; n=size(E); s=E(1:2000); %小波分解 [C L]=wavedec(E,3,'db5'); % 从c中提取尺度3下的近似小波系数 cA3=appcoef(C,L,'db5',3); %从信号c中提取尺度1,2,3下的细节小波系数 cD1=detcoef(C,L,1); cD2=detcoef(C,L,2); cD3=detcoef(C,L,3); %使用stein的无偏似然估计原理进行选择各层的阈值 %cD1,cD2,cD3为各层小波系数, %'rigrsure’为无偏似然估计阈值类型 thr1=thselect(cD1,'rigrsure'); thr2=thselect(cD2,'rigrsure'); thr3=thselect(cD3,'rigrsure'); %各层的阈值 TR=[thr1,thr2,thr3]; %'s'为软阈值;'h'硬阈值。 SORH='s'; %---------去噪---------------- %XC为去噪后信号 %[CXC,LXC]为的小波分解结构 %PERF0和PERF2是恢复和压缩的范数百分比。 %'lvd'为允许设置各层的阈值, %'gbl'为固定阈值。 %3为阈值的长度 [XC,CXC,LXC,PERF0,PERF2]=wdencmp('lvd',E, ...'db5',3,TR,SORH); %---------去噪效果衡量(SNR越大效果越好, %MSE越小越好)------------------------ %选取信号的长度。 N=n(2); x=E; y=XC; F=0; M=0; for ii=1:N m(ii)=(x(ii)-y(ii))^2; t(ii)=y(ii)^2; f(ii)=t(ii)/m(ii); F=F+f(ii);

心电信号采集及系统设计

精心整理微弱信号检测课题报告 心电信号采集 —噪声分析及抑制

【目录】 【摘要】 ........................................... 错误!未指定书签。 第一章 ............................................. 错误!未指定书签。 1.1人体生物信息的基本特点[1} ........................ 错误!未指定书签。 1.2体表心电图及心电信号的特征分析[4] ................ 错误!未指定书签。 1.3心电信号的噪声来源[7] ............................ 错误!未指定书签。 心脏是人体循环系统的核心,心脏的活动是由生物电信号引发的机械收 缩。在人体这个三维空间导体当中,这种生物电信号可以波及人体各个部分, 在人体体表产生规律性的电位变化。在人体体表的一定位置安放电极,按时间 顺序放大并记录这种电信号,可以得到连续有序的曲线,这就是心电图。 针对心电信号的特点进行心电信号的采集、数据转换模块的设计与开发。设计一种用于心电信号采

集的电路,然后进行A/D转换,使得心电信号的频率达到采样要求。人体的心电信号是一种低频率的微弱信号,由于心电信号直接取自人体,所以在心电采集的过程中不可避免会混入各种干扰信号。为获得含有较小噪声的心电信号,需要对采集到的心电信号做降噪处理。运用一个心电信号检测放大电路,充分考虑了人体心电信号的特点,采用前置差动放大+带通滤波器+50Hz陷波器(带阻滤波器)组成的模式,对心电信号进行测量。 关键词:心电信号采集,降噪,A/D转换放大,噪声分析 1.1 (1) (2) (3) (4) 外, 我们把抗干扰和低噪声作为人体测量盼基本条件,不只是由于人体电子测量是处于强电磁场环境中,成为无法回避的客观事实;而且还由于抗干扰和低噪声本来就是电子设计开始时必须予以考虑的环节。 总之,人体生物医学信号的提取和处理,是自然科学领域中难度最大 的。生物电信号,如心电、脑电,通过电极用一定导联方式提取出来;非 电量参数,如心音、脉搏、体温、呼吸等,通过各种传感器,换能器变换 成电信号后被提取。常见的有脉波换能器,心音换能器,绑带式流量换能

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