[发明专利]一种基于神经网络模型的心电信号质量判别方法

权利要求书

1.一种基于神经网络模型的心电信号质量判别方法，包括如下步骤：

(1)采集基于独立导联通道的m组心电信号段，m为大于1的自然数；通过人工对这些心电信号段的质量进行0或1标记，1表示满足接受要求，0表示不满足接受要求；

(2)对于任一组心电信号段，计算该心电信号段的QRS能量比值、信号峰度和基线能量比值，并将这三个特征指标组成该心电信号段的特征序列；

(3)根据对应求得的m组特征序列通过人工神经网络学习算法进行训练，得到关于心电信号质量的判别模型；进而根据用户日常检测得到的单通道心电信号段利用所述的判别模型对该单通道心电信号段的质量进行判别，从而判断出该单通道心电信号段的质量是否满足接受要求。

2.根据权利要求1所述的心电信号质量判别方法，其特征在于：所述的步骤(2)中通过以下算式计算心电信号段的QRS能量比值：

S=∫f=5f=15P(f)df∫f=5f=40P(f)df]]>

其中：P(f)为心电信号段的功率谱密度函数，S为心电信号段的QRS能量比值，f为频率。

3.根据权利要求1所述的心电信号质量判别方法，其特征在于：所述的步骤(2)中通过以下算式计算心电信号段的信号峰度：

K=Σi=1N(X(i)-μ)4(Σi=1N(X(i)-μ)2)2]]>

其中：X(i)为心电信号段中的第i个采样值，N为心电信号段中的采样点个数，μ为心电信号段的平均采样值，K为心电信号段的信号峰度。