基于小波变换的心电信号特征提取
2021-05-25顾秀秀朱明亮史洪玮
软件导刊 2021年5期
顾秀秀,朱明亮,王 璐,史洪玮
(宿迁学院信息工程学院,江苏宿迁 223800)
0 引言
据世界卫生组织统计,心脑血管疾病已经成为威胁人类健康的头号杀手,我国目前约有2.9 亿心血管病患者[1]。心电图(Dlectrocardiogram,ECG)是通过固定在体表某些位置的测量电极得到的心脏电信号变化曲线,具有简单、可靠、低成本且非侵入性的特点,可用来协助医生对患者的心脏健康状况进行有效评估[2]。一个完整周期的心电信号如图1 所示,包括P 波、QRS 波群、T 波、U 波、PR 段、ST 段、PR 间期、ST 间期。

Fig.1 A standard ECG waveform图1 标准心电波形
由于心电信号较微弱,其幅值一般在1~10mV 之间,在进行体表的心电波形采集时,极易受到各种噪声干扰,常见噪声包括工频干扰、基线漂移及运动噪声。其中,工频干扰主要来自于心电图机等医疗设备的信号传输线,我国交流电频率为50Hz,因此在去噪时主要考虑如何去除50Hz工频干扰。基线漂移和运动噪声都产生于心电信号采集过程中,由被采集者的呼吸或者电极片运动等原因造成。常用去噪方法有经典的滤波器法、数学形态学法、小波变换法等[3]。滤波器法主要利用高通滤波器、低通滤波器、滑动窗等方法对噪声进行去除,方法简单、实时性较强,但经过处理后容易造成T 波幅值上升,类似R 波,引起误判[4-5];数学形态学法虽然能保持心电信号的完整性,但对于低频段噪声去除效果不佳[6-8];小波变换具有优良的时频局部化特点,可以通过伸缩平移等数学运算对信号进行逐步化多尺度细分,再对变换尺度上的小波变换结果作下一步处理[9-10]。……
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