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什么是ECG信号的预处理算法和R波定位算法？

2868 ECG

问答对人有帮助，内容完整，我也想知道答案 0 什么是ECG信号的预处理算法和R波定位算法？ 0
2021-11-22 07:02:07　　评论淘帖0 邀请回答您可以邀请以下用户，快速回答问题 × heks 该类别下有 50 个回答。邀请回答 hgimtk 该类别下有 44 个回答。邀请回答新星之火12138 该类别下有 42 个回答。邀请回答 wang21cj 该类别下有 41 个回答。邀请回答 chm5 该类别下有 40 个回答。邀请回答 hjfjsdgfjdsf 该类别下有 37 个回答。邀请回答 werywer 该类别下有 35 个回答。邀请回答 h1654155957.9520 该类别下有 35 个回答。邀请回答 uvysdfydad 该类别下有 35 个回答。邀请回答 fdjslkjd 该类别下有 35 个回答。邀请回答维生素B2 该类别下有 34 个回答。邀请回答凤毛麟角该类别下有 34 个回答。邀请回答 jenny042 该类别下有 34 个回答。邀请回答 dfzvzs 该类别下有 34 个回答。邀请回答刘洋该类别下有 33 个回答。邀请回答 meihuacg 该类别下有 33 个回答。邀请回答 hfgdzc 该类别下有 33 个回答。邀请回答 ggfvxv 该类别下有 33 个回答。邀请回答河南顺之航该类别下有 32 个回答。邀请回答 wenminglang 该类别下有 32 个回答。邀请回答举报贾大林相关推荐 • 常见图像传统处理算法是什么？ 1302 • 求毕业设计代码，价格好商议。基于数字图像处理车牌定位的研究与实现 3980 • 振动信号的预处理具体是什么意思？ 3440 • 求推荐一款做信号处理算法的DSP开发板 5046 • 基于FPGA+DSP的三维图像信息处理系统设计 1866 • 一种可靠的峰值和起始点检测算法 2311 • 对手腕PPG信号实施PRV分析的可靠峰值和起始点检测算法解析 1626 • 如何建立dsp算法link？ 2284 • ADAS高级算法工程师 2429 • 一种基于FPGA的实时视频图像处理算法研究与实现 3467 1个回答

答案对人有帮助，有参考价值 0 ECG：机器学习之预处理算法与R波定位算法（附部分代码）目前网上有关ECG信号处理的文章越来越多，说明这一块做的人也越来越多，但是网上的资源却很有限，而且很多资源都有一定的缺陷且不全。本文会对网上的资源进行整合，然后结合自己处理ECG信号的经验进行一些补充。这篇文章主要是对ECG信号的预处理算法和R波定位算法进行讨论，如有不足，望指正。一、ECG信号简介心电信号是人体心脏的心脏细胞的细胞膜产生的电势差，心房和心室肌在静止的间歇中，由于细胞内外离子(包括K＋，Na＋，Ca2＋，cl-等)浓度差别很大，处于“极化状态”。一旦受到自搏细胞传来的激动，这极化状态便暂时瓦解，在心电图上称为“除极”(有少数学者称为“去极”)，由此产生心电活动。心房肌的除极在心电图上表现为P波，心室肌的除极表现为QRS波群。当然在一次除极后，心肌又会恢复原来的极化状态，此过程称为“复极”。复极过程远较除极缓慢，电活动所产生的振幅也较低。心房的复极在P—R段上，一般很不明显(唯有在右心房扩大时，P—R段轻度压低)。心室肌复极则表现为心电图上的ST段及T波。完整的一个PQRST波形如下：（1）P波：正常心脏的电激动从窦房结开始。由于窦房结位于右心房与上腔静脉的交界处，所以窦房结的激动首先传导到右心房，通过房间束传到左心房，形成心电图上的P波。P波代表了心房的激动，前半部代表右心房激动，后半部代表左心房的激动。P波时限为0.12秒，高度为0.25mv。当心房扩大，两房间传导出现异常时，P波可表现为高尖或双峰的P波。（2）PR间期： PR间期代表由窦房结产生的兴奋经由心房、房室交界和房室束到达心室并引起心室肌开始兴奋所需要的时间，故也称为房室传导时间。正常PR间期在0.12～0.20秒。当心房到心室的传导出现阻滞，则表现为PR间期的延长或P波之后心室波消失。（3）QRS波群：激动向下经希氏束、左右束枝同步激动左右心室形成QRS波群。QRS波群代表了心室的除极，激动时限小于0.11秒。当出现心脏左右束枝的传导阻滞、心室扩大或肥厚等情况时，QRS波群出现增宽、变形和时限延长。（4）J点： QRS波结束，ST段开始的交点。代表心室肌细胞全部除极完毕。（5）ST段：心室肌全部除极完成，复极尚未开始的一段时间。此时各部位的心室肌都处于除极状态，细胞之间并没有电位差。因此正常情况下ST段应处于等电位线上。当某部位的心肌出现缺血或坏死的表现，心室在除极完毕后仍存在电位差，此时表现为心电图上ST段发生偏移。（6）T波： T波代表了心室的复极。在QRS波主波向上的导联，T波应与QRS主波方向相同。心电图上T波的改变受多种因素的影响。例如心肌缺血时可表现为T波低平倒置。T波的高耸可见于高血钾、急性心肌梗死的超急期等。（7）U波：某些导联上T波之后可见U波，目前认为与心室的复极有关。（8）QT间期：代表了心室从除极到复极的时间。正常QT间期为0.44秒。由于QT间期受心率的影响，因此引入了矫正的QT间期（QTC）的概念。其中一种计算方法为QTc=QT/√RR。QT间期的延长往往与恶性心律失常的发生相关。 3. ECG信号的预处理人体的心电信号是一种非平稳、非线性、随机性比较强的微弱生理信号,幅值约为毫伏(mV)级,频率在0.05-100Hz之间。在我们获取到的原始ECG信号中都会有噪声干扰，本节将介绍噪声来源以及消除噪声的方法。（1）ECG信号噪声种类及来源：基线漂移：一般是由呼吸和电极滑动变化所异致的,频率一般低于1Hz，其表现为变化比较缓慢的类正弦曲线，对心电波形中的ST段识别影响较大。基线漂移的频率很低，其范围为0.05Hz至几Hz，主要分量在0.1Hz左右，而心电信号的P波、T波及ST段的频率也很低，其范围为0.5Hz至10Hz，两者的频谱非常接近，在消除噪声的同时，不可避免地对心电信号成分造成一定的损失。（由于ST段的频率也很低，无法使用低通滤波器去除基线漂移。）肌电干扰：它是由人体肌肉颤抖产生不规则的高频电分扰所导致的,其频率范围很宽，一般在10-1000Hz之间,严重的肌电干扰信号频率在10～300Hz之间，其频谱特性接近于瞬时发生的高斯零均值带限白噪声。工频干扰：主要来源于工频电源以及器件周围环境中的传输线辐射出的电磁场，频率为50Hz或60Hz,在ECG上出现为周期性的细小波纹，其频率成分主要为工频频率及其谐波。（可以通过硬件滤波和软件滤波实现，使用50Hz和60Hz的陷波器。）（2）小波变换去除基线漂移对于一般肌电干扰和工频干扰一般通过滤波器可以去除掉，麻烦一点的就是基线漂移，在这里将介绍小波变换去除基线漂移。 1）小波变换的原理：小波变换的公式为（觉得复杂可以不看）：小波变换有两个变量，一个是伸缩 a、一个是平移τ，伸缩反映的是频率情况，平移反映的是时间，假定用小波不同尺度（伸缩）下都与源信号进行运算，那最终能得到的是任意位置（时刻）的频率情况，即时频图，这样我们就可以知道每个位置（时刻）的频率成分了，这就是非常著名的小波变换了，小波变换就像信号处理里面的一个显微镜，能很好的分析出信号在时间、频率上的信息。（至于算法的实现部分这里不做详细说明，直接说怎么用） 2）小波变换应用到ECG信号中在网上找到一个ECG信号采样率为250HZ时使用小波变换对其进行分解时的图，图中包含了不同分解层中含有的不同频率的信号分量：在MATLAB中，可以利用函数wavedec来进行小波分解，利用函数waverec进行小波重构，具体用法可以在MATLAB帮助文档中查看。 3）实例：这里我们使用一个三分钟左右采样频率为512HZ的ECG信号进行演示。使用小波分解与重构之前的信号如下图所示：使用小波分解与重构之后的ECG信号如下图所示：使用的MATLAB代码如下： [c,l]=wavedec(x,5,'dmey');%分解 c(1:l(1))=0; x=waverec(c,l,'dmey'); %重构根据实际的信号，发现5层分解的效果就很好了。对于预处理好的ECG信号，下一步就可以进行R波的定位了。 4. 常用的R波定位算法常用的R波定位算法有两种，一种是Pan-Tompkins算法还有一种是自适应滑动窗算法。（1）Pan-Tompkins算法简介： Pan-Tompkins法检测R波峰值的具体步骤如下： 1）将信号通过给定的滤波器； 2）对滤波后的信号求一阶导数； 3）对求导之后的信号进行平方运算； 4）将信号通过滑动窗口进行积分； 5）使用阈值法检测经过处理之后的R波峰值。算法流程图如下：在实际的处理中没有用到过，所以理解的不够透彻，代码也有，代码链接：R波定位算法（2）自适应滑动窗口定位R波 1）首先，运用离散小波变换将获得的心电数据去除基线漂移干扰；其次，把信号根据时间窗长进行分割，最开始的时间窗长定义为经验窗长，经验 RR 间期长度T1设置为最慢的正常 RR 间期值，长度设置为 N =t×f （一般情况 t 为 1.2秒，运动情况下 t 为 0.8 秒；f 为采样频率，设置为 512Hz）；最后，通过 max()函数计算出时间窗内的最大值点，该点就是 R 波的波峰点。 2）当检测到两个 R 波波峰时，计算出两个相邻 R 波波峰间距离，计算心率值，为下一个时间窗长的设定做准备。顾名思义，自适应时间窗是指时间窗长度的设置是根据心率值的变化而变化。当心率值低于 0.45 时，时间窗长值设置为 1.2倍的 RR 间期序列；当心率值超过 0.5 时，时间窗长值设置为 1.5 倍的 RR 间期序列。 3）当检测到三个 R 波波峰时，计算出前两个 RR 间期序列的相邻差，设置RR 间期序列相邻差的经验阈值 T2 为 0.35。当 RR 间期的相邻差超出规定的阈值范围时，说明前面的 R 波峰出现错误定位，需要重新设置时间窗长，随后跳转到步骤（1），对 R 波峰重新进行检测。 R 波峰的相邻差决定了时间窗长值是不断改变的过程。因此当 R 波峰出现错误定位时，并不会影响后续的 R 波峰定位。按照上述描述的 R 波峰定位的流程，依次往后定位 R 波峰，直至心电数据段中的所有 R波波峰被全部定位。自适应滑动时间窗 R 波波峰定位的算法流程图如下图所示。这个算法参考的是一篇硕士学位论文，题目为《运动干扰焦虑实时检测的自主神经机制研究》，实际应用上这个算法定位还是很准确的，代码就不放了，需要的在评论区留下联系方式。定位R波之后就是提取RR间期了，后续操作会在后面的文章进行介绍。

2021-11-22 10:35:28 评论举报孔德羲