基于神经网络的心电信号波形自动分类算法研究

基于人工神经网络的通信信号分类识别

基于人工神经网络的通信信号分类识别 冯 涛 (中国电子科技集团公司第54研究所,河北石家庄050081) 摘 要 通信信号的分类识别是一种典型的统计模式识别问题。系统地论述了通信信号特征选择、特征提取和分类识别的原理和方法。设计了人工神经网络分类器,包括神经网络模型的选择、分类器的输入输出表示、神经网络拓扑结构和训练算法,并提出了分层结构的神经网络分类器。 关键词 模式识别;特征提取;分类器;神经网中图分类号 TP391 文献标识码 A Classification and Identification of Communication Signal Using Artificial Neural Networks FE NG Tao (T he 54th Research Institute of CETC,Shijia zhuan g Hebei 050081,China) Abstract The classification and identificati on of communication signal is a typical statistical pattern identification.The paper discusses the theory and method of feature selection,feature extraction and classi fication &identificaiton of communication signal.A classifier based on artificial neural networks is designed,includin g the selection of neural network model,the input and output expression of the classifier,neural network topology and trainin g algorithm.Finally a hierarchical archi tecture classifier based on artificial neural networks is presented. Key words pattern recognition;features extraction;classifier;neural networks 收稿日期:2005-12-16 0 引言 在通信对抗侦察中,侦察接收设备在截获敌方通信信号后,必须经过对信号的特征提取和对信号特征的分析识别,才能变为有价值的通信对抗情报。通过对信号特征的分析识别,可以得到信号种类、通信体制、网路组成等方面的情报,从而为研究通信对抗策略、研制和发展通信对抗装备提供重要参考依据。 1 通信信号分类识别的原理 通信信号的分类识别是一种典型的模式识别应用,其作用和目的就是将某一接收到的信号正确地归入某一种类型中。一般过程如图1 所示。 图1 通信信号分类识别的一般过程 下面简单介绍这几部分的作用。 信号获取:接收来自天线的信号x (t),并对信号进行变频、放大和滤波,输出一个中频信号; A/D 变换:将中频模拟信号变换为计算机可以运算的数字信号x (n); 以上2步是信号空间x (t)到观察空间x (n )的变换映射。 特征提取:为了有效地实现分类识别,必须对原始数据进行变换,得到最能反映分类差别的特征。这些特征的选择和提取是非常重要的,因为它强烈地影响着分类器的设计和性能。理想情况下,经过特征提取得到的特征向量对不同信号类型应该有明显的差别; 分类器设计和分类决策:分类问题是根据识别对象特征的观察值将其分到某个类别中去。首先,在样本训练集基础上确定合适的规则和分类器结构,然后,学习训练得到分类器参数。最后进行分类决策,把待识别信号从特征空间映射到决策空间。 2 通信信号特征参数的选择与特征提取 2 1 通信信号特征参数的选择 选择好的特征参数可以提高低信噪比下的正确 识别率,降低分类器设计的难度,是基于统计模式识别方法最为关键的一个环节。试图根据有限的信号 信号与信息处理 24 2006Radio Engineering Vo1 36No 6

【CN109893118A】一种基于深度学习的心电信号分类诊断方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910164534.0 (22)申请日 2019.03.05 (71)申请人 武汉大学 地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山 武汉大学 (72)发明人 张捷　李博豪　向可馨　施雪港　 范赐恩　邹炼　 (74)专利代理机构 武汉科皓知识产权代理事务 所(特殊普通合伙) 42222 代理人 薛玲 (51)Int.Cl. A61B 5/0402(2006.01) (54)发明名称 一种基于深度学习的心电信号分类诊断方 法 (57)摘要 本发明提出了一种基于深度学习的心电信 号分类诊断方法。本发明利用心电采集设备对左 上肢和右上肢之间的心电信号进行采集得到原 始心电信号；将原始心电信号进行预处理得到去 噪后心电信号，提取去噪后心电信号的特征波； 将心电信号的特征波进行四阶多贝西小波的小 波变换，将小波系数按照一定规律构建变换矩 阵；将变换矩阵视为心电信号的特征波对应的时 频图，传入深度学习模块，得到心电信号采集者 可能患有的疾病。本发明能够在频域上分析和凸 显信号的特征，实现心电信号对多种心脏疾病的 初步诊断， 提高诊断的准确率。权利要求书2页 说明书5页 附图2页CN 109893118 A 2019.06.18 C N 109893118 A

权　利　要　求　书1/2页CN 109893118 A 1.一种基于深度学习的心电信号分类诊断方法，其特征在于，包括： 步骤1：利用心电采集设备对左上肢和右上肢之间的心电信号进行采集得到原始心电信号； 步骤2：将原始心电信号进行预处理得到去噪后心电信号，提取去噪后心电信号的特征波； 步骤3：将心电信号的特征波进行四阶多贝西小波的小波变换，将小波系数按照一定规律构建变换矩阵； 步骤4：将变换矩阵视为心电信号的特征波对应的时频图，传入深度学习模块，得到心电信号采集者可能患有的疾病。 2.根据权利要求1所述的基于深度学习的心电信号分类诊断方法，其特征在于：步骤1中所述原始心电信号为s orig＝[a1,a2,…,a N]，其中N为采集的样本数。 3.根据权利要求1所述的基于深度学习的心电信号分类诊断方法，其特征在于：步骤2中所述原始心电信号进行预处理得到去噪后心电信号为： 将原始心电信号s orig＝[a1,a2,…,a N]，其中N为采集的样本数输入至6阶巴特沃斯低通滤波器，滤除原始心电信号的高频噪声，得到去噪后心电信号s denois＝e[b1,b2,…,b N]； 步骤2中所述提取去噪后心电信号的特征波s feature为： 利用提出的快速检测心电信号中qrs波群的算法，提取s denoise＝[b1,b2,…,b N]中的R波并计算第n段心电信号s denoise中R波的总数量K n，n为R波心电信号的序号，n∈[1,M]，M为R波段的数量； 在心电信号采样时间t分钟内，依据相关医学知识，每段心电信号s denoise中R波数量K n应该在50t≤Kn≤100t范围内，对经过提取特征波后心电信号进行初步检测，K n＞100t或K n＜50t的R波可认为是噪声信号或受噪声影响过大的心电信号，用全0序列代替第n段心电信号s denoise； 依据第n段心电信号s denoise中R波的总数量K n对心电信号s denoise提取特征波s feature，提取特征波过程如下： 若第n段心电信号s denoise为非0序列，则在不超出信号长度范围内，选择位于第n段心电信号s denoise中部的R峰峰值点，并以该点为中心，分别从左右各取一定数量的信号点作为该心电信号的特征波，为了更好体现信号的特征和降低计算量，选取的特征波长度L包含正常心率下的四个完整心跳波形； 若第n段心电信号s denoise为0序列，则用长度L的0序列作为这类信号的特征波。 4.根据权利要求1所述的基于深度学习的心电信号分类诊断方法，其特征在于：步骤3中所述心电信号的特征s feature进行四阶多贝西小波的小波变换为： 将特称波s feature用mallet算法对信号进行小波分析，使用四阶多贝西小波对特征波进行尺度为f/60-0.6f的小波变换，其中f为采样频率，提取信号的小波系数，得到相应变换后的小波系数λd，d∈[1,D]； 步骤3中所述将小波系数按照一定规律存放在矩阵中为： 特征波s feature不同尺度的小波变换后的系数λ1，λ2，...，λD，按照顺序放入矩阵的每一行中，得到每一个特征波s feature所对应的变换矩阵A＝[λ1，λ2，...，λD]。 5.根据权利要求1所述的基于深度学习的心电信号分类诊断方法，其特征在于：步骤4 2

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。

BP神经网络的数据分类MATLAB源代码.doc

%%%清除空间 clc clear all ; close all ; %%%训练数据预测数据提取以及归一化 %%%下载四类数据 load data1 c1 load data2 c2 load data3 c3 load data4 c4 %%%%四个特征信号矩阵合成一个矩阵data ( 1:500 , : ) = data1 ( 1:500 , :) ; data ( 501:1000 , : ) = data2 ( 1:500 , : ) ; data ( 1001:1500 , : ) = data3 ( 1:500 , : ) ; data ( 1501:2000 , : ) = data4 ( 1:500 , : ) ; %%%%%%从1到2000间的随机排序 k = rand ( 1 , 2000 ) ; [ m , n ] = sort ( k ) ; %%m为数值，n为标号

%%%%%%%%%%%输入输出数据 input = data ( : , 2:25 ) ; output1 = data ( : , 1) ; %%%%%%把输出从1维变到4维 for i = 1 : 1 :2000 switch output1( i ) case 1 output( i , :) = [ 1 0 0 0 ] ; case 2 output( i , :) = [ 0 1 0 0 ] ; case 3 output( i , :) = [ 0 0 1 0 ] ; case 4 output( i , :) = [ 0 0 0 1 ] ; end end %%%%随机抽取1500个样本作为训练样本，500个样本作为预测样本 input_train = input ( n( 1:1500 , : ) )’ ; output_train = output ( n( 1:1500 , : ) )’ ; input_test = input ( n( 1501:2000 , : ) )’ ;

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

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

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

神经网络在数据挖掘中的应用

神经网络在数据挖掘中的应用

————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期： ?

神经网络在数据挖掘中的应用 摘要：给出了数据挖掘方法的研究现状,通过分析当前一些数据挖掘方法的局限性,介绍一种基于关系数据库的数据挖掘方法——神经网络方法,目前,在数据挖掘中最常用的神经网络是ＢＰ网络。在本文最后，也提出了神经网络方法在数据挖掘中存在的一些问题． 关键词：BＰ算法;神经网络;数据挖掘 １．引言 在“数据爆炸但知识贫乏”的网络时代,人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。数据挖掘技术应运而生。并显示出强大的生命力。和传统的数据分析不同的是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。所得到的信息具有先未知，有效性和实用性三个特征。它是从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从各种数据源中选取和集成用于数据挖掘的数据；规律寻找是用某种方法将数据中的规律找出来;规律表示是用尽可能符合用户习惯的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。数据挖掘在自身发展的过程中，吸收了数理统计、数据库和人工智能中的大量技术。作为近年来来一门处理数据的新兴技术，数据挖掘的目标主要是为了帮助决策者寻找数据间潜在的关联(Rｅｌation），特征(Pattern)、趋势(Tｒend)等，发现被忽略的要素，对预测未来和决策行为十分有用。 数据挖掘技术在商业方面应用较早，目前已经成为电子商务中的关键技术。并且由于数据挖掘在开发信息资源方面的优越性,已逐步推广到保险、医疗、制造业和电信等各个行业的应用。 数据挖掘(Dａta Ｍiｎing)是数据库中知识发现的核心，形成了一种全新的应用领域。数据挖掘是从大量的、有噪声的、随机的数据中，识别有效的、新颖的、有潜在应用价值及完全可理解模式的非凡过程。从而对科学研究、商业决策和企业管理提供帮助。 数据挖掘是一个高级的处理过程,它从数据集中识别出以模式来表示的知识。它的核心技术是人工智能、机器学习、统计等，但一个ＤM系统不是多项技术的简单组合,而是一个完整的整体，它还需要其它辅助技术的支持，才能完成数据采集、预处理、数据分析、结果表述这一系列的高级处理过程。所谓高级处理过程是指一个多步骤的处理过程,多步骤之间相互影响、反复调整,形成一种螺旋式上升过程。最后将分析结果呈现在用户面前。根据功能，整个DM系统可以大致分为三级结构。 神经网络具有自适应和学习功能，网络不断检验预测结果与实际情况是否相符。把与实际情况不符合的输入输出数据对作为新的样本，神经网络对新样本进行动态学习并动态改变网络结构和参数,这样使网络适应环境或预测对象本身结构和参数的变化，从而使预测网络模型有更强的适应性,从而得到更符合实际情况的知识和规则，辅助决策者进行更好地决策。而在ANN的

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

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。

BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类

clear %% 训练数据预测数据提取及归一化 %下载四类语音信号 load data1 c1 load data2 c2 load data3 c3 load data4 c4 %四个特征信号矩阵合成一个矩阵 data(1:500,:)=c1(1:500,:); data(501:1000,:)=c2(1:500,:); data(1001:1500,:)=c3(1:500,:); data(1501:2000,:)=c4(1:500,:); %从1到2000间随机排序 k=rand(1,2000); [m,n]=sort(k); %输入输出数据 input=data(:,2:25); output1 =data(:,1); %把输出从1维变成4维 for i=1:2000 switch output1(i) case 1 output(i,:)=[1 0 0 0]; case 2 output(i,:)=[0 1 0 0]; case 3 output(i,:)=[0 0 1 0]; case 4 output(i,:)=[0 0 0 1]; end end %随机提取1500个样本为训练样本，500个样本为预测样本input_train=input(n(1:1500),:)'; output_train=output(n(1:1500),:)'; input_test=input(n(1501:2000),:)'; output_test=output(n(1501:2000),:)'; %输入数据归一化 [inputn,inputps]=mapminmax(input_train); %% 网络结构初始化 innum=24; midnum=25; outnum=4;

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)

matlab30个案例分析案例12-SVM神经网络的数据分类预测

%% SVM神经网络的数据分类预测----意大利葡萄酒种类识别 %% 清空环境变量 close all; clear; clc; format compact; %% 数据提取 % 载入测试数据wine,其中包含的数据为classnumber = 3,wine:178*13的矩阵,wine_labes:178*1的列向量 load chapter12_wine.mat; % 画出测试数据的box可视化图 figure; boxplot(wine,'orientation','horizontal','labels',categories); title('wine数据的box可视化图','FontSize',12); xlabel('属性值','FontSize',12); grid on; % 画出测试数据的分维可视化图 figure subplot(3,5,1); hold on for run = 1:178 plot(run,wine_labels(run),'*'); end xlabel('样本','FontSize',10); ylabel('类别标签','FontSize',10); title('class','FontSize',10); for run = 2:14 subplot(3,5,run); hold on; str = ['attrib ',num2str(run-1)]; for i = 1:178 plot(i,wine(i,run-1),'*'); end xlabel('样本','FontSize',10); ylabel('属性值','FontSize',10); title(str,'FontSize',10); end % 选定训练集和测试集 % 将第一类的1-30,第二类的60-95,第三类的131-153做为训练集

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

人工神经网络的发展和分类

人工神经网络的发展和分类 人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。 它的构筑理念是受到生物（人或其他动物）神经网络功能的运作启发而产生的。人工神经网络通常是通过一个基于数学统计学类型的学习方法（Learning Method）得以优化，所以人工神经网络也是数学统计学方法的一种实际应用，通过统计学的标准数学方法我们能够得到大量的可以用函数来表达的局部结构空间，另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的应用可以来做人工感知方面的决定问题(也就是说通过统计学的方法，人工神经网络能够类似人一样具有简单的决定能力和简单的判断能力)，这种方法比起正式的逻辑学推理演算更具有优势。 1943年，心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立了神经网络和数学模型，称为MP模型。他们通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从而开创了人工神经网络研究的时代。 1949年，心理学家提出了突触联系强度可变的设想。60年代，人工神经网络的到了进一步发展，更完善的神经网络模型被提出。其中包括感知器和自适应线性元件等。M.Minsky等仔细分析了以感知器为代表的神经网络系统的功能及局限后，于1969年出版了《Perceptron》一书，指出感知器不能解决高阶谓词问题。他们的论点极大地影响了神经网络的研究。加之当时串行计算机和人工智能所取得的成就，掩盖了发展新型计算机和人工智能新途径的必要性和迫切性，使人工神经网络的研究处于低潮。 在此期间，一些人工神经网络的研究者仍然致力于这一研究，提出了适应谐ART，同时进行了神经网络数学理论的研究。以上研究为神经网络的研究和发展奠定了基础。1982年，美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield提出了Hopfield神经网格模型，引入了“计算能量”概念，给出了网络稳定性判断。 1984Hopfield神经网络模型，为神经计算机的研究做了开拓性的工作，开创了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径，有力地推动了神经网络的研究。1985年，又有学者提出了波耳兹曼模型，在学习中采用统计热力学模拟退火技术，保证整个系统趋于全局稳定点。 1986年进行认知微观结构地研究，提出了并行分布处理的理论。人工神经网络的研究受到了各个发达国家的重视。美国国会通过决议将1990年1月5日开始的十年定为“脑的十年”，国际研究组织号召它的成员国将“脑的十年”变 RWC项目中，人工智能的研究成了一个重要的组成部分。 人工神经网络的模型很多，可以按照不同的方法进行分类。其中，常见的两

BP神经网络数据分类matlab程序代码

BP神经网络数据分类matlab程序代码BP神经网络数据分类 %把输出从1维变成4维 ——语音信号特征分类 for i=1:2000 switch output1(i) MatLab程序代码 case 1 output(i,:)=[1 0 0 0]; %% 清空环境变量 case 2 clc output(i,:)=[0 1 0 0]; clear case 3 output(i,:)=[0 0 1 0]; %% 训练数据预测数据提取及归一化 case 4 output(i,:)=[0 0 0 1]; %下载四类语音信号 end load data1 c1 end load data2 c2 load data3 c3 %随机提取1500个样本为训练样本，load data4 c4 500个样本为预测样本 input_train=input(n(1:1500),:)'; %四个特征信号矩阵合成一个矩阵 output_train=output(n(1:1500),:)'; data(1:500,:)=c1(1:500,:); input_test=input(n(1501:2000),:)'; data(501:1000,:)=c2(1:500,:); output_test=output(n(1501:2000),:)'; data(1001:1500,:)=c3(1:500,:); data(1501:2000,:)=c4(1:500,:); %输入数据归一化

[inputn,inputps]=mapminmax(input_trai%从1到2000间随机排序 n); k=rand(1,2000); [m,n]=sort(k); %% 网络结构初始化 innum=24; %输入输出数据 midnum=25; input=data(:,2:25); outnum=4; output1 =data(:,1); %权值初始化 %计算误差 w1=rands(midnum,innum); e=output_train(:,i)-yn; b1=rands(midnum,1); E(ii)=E(ii)+sum(abs(e)); w2=rands(midnum,outnum); b2=rands(outnum,1); %计算权值变化率 dw2=e*Iout; w2_1=w2;w2_2=w2_1; db2=e'; w1_1=w1;w1_2=w1_1; b1_1=b1;b1_2=b1_1; for j=1:1:midnum b2_1=b2;b2_2=b2_1; S=1/(1+exp(- I(j))); FI(j)=S*(1-S); %学习率 end xite=0.1 for k=1:1:innum alfa=0.01; for j=1:1:midnum dw1(k,j)=FI(j)*x(k)*(e(1)*w2(j,1)+e(2)%% 网络训练 *w2(j,2)+e(3)*w2(j,3)+e(4)*w2(j,4)); for ii=1:10 E(ii)=0; db1(j)=FI(j)*(e(1)*w2(j,1)+e(2)*w2(j,2) for i=1:1:1500 +e(3)*w2(j,3)+e(4)*w2(j,4)); %% 网络预测输出 end x=inputn(:,i); end % 隐含层输出