[发明专利]基于小波变换和K平均聚类算法的心电信号P波提取方法

说明书

本发明公开了基于小波变换和K平均聚类算法的心电信号P波提取方法，具体包括以下步骤：S1、首先利用零相位数字滤波方法分别消除高频的50Hz干扰和低频的基线漂移干扰，然后将除噪后的心电信号重采样至某一固定采样率，S2、将S1重采样后的心电信号归一化，使其值分布在‑0.5与0.5之间，本发明涉及心电信号处理技术领域。该基于小波变换和K平均聚类算法的心电信号P波提取方法，很好的实现了能够在各种心律失常情况下和噪音干扰下更稳健可靠的提取P波，同时可以更准确的判断P波是否可见，相对现有技术范围大为拓展，可以涵盖所有可能的P波，无需通过人为定义的规则确定P波位置，因此算法性能更优鲁棒性更佳。

技术领域

本发明涉及心电信号处理技术领域，具体为基于小波变换和K平均聚类 算法的心电信号P波提取方法。

背景技术

目前的心电信号P波提取方法通常包括下列步骤：1、心电信号预处理： 滤除低频和高频噪音；2、利用小波变换或其他方法对预处理后的心电信号进 行转换；3、利用转换后的信号识别QRS起始、终止和波峰位置；4、利用转 换后的信号对各QRS波群分别提取对应T波和P波。该方法根据能量分布、 频率分析和平均互相性选取第5层小波变换细节系数(swd5)进行QRS波提 取，第六层小波变换细节系数(swd6)进行T波和P波的提取，然后通过两 个搜索窗分别确定swd6层中T波点位置和P波点位置

现有技术的缺点包括：

1、现有技术往往依据正常心电图的特征确定P波的搜索范围，从而导致 在分析异常心电时算法失效。比如上述方法中限定P波搜索的范围为Q波向 前200毫秒内，原文引用如下：“以Swdnj中的Q波为基准，向前设置一个 100/512S的第四搜索窗确定所述第四搜索窗内的第一最大值最小值对，所述 第一最大值最小值对的过O点即为P波点位置”，然而，在房室传导阻滞发生 时，PR间隔(即P波起始时间与Q波起始时间的间隔)很可能显著超过200毫秒，这使得上述算法无法准确识别房室传导阻滞发生时的P波位置，另一 方面，如果上述方法中将P波搜索范围向前延伸，那么使用其算法检测出错 误P波的几率又会大大增加。

2、现有技术通过人为定义的规则确定P波位置，鲁棒性难以保障，尤其 是在信号噪音较大时，比如上述方法中规定P波的位置为搜索范围内第一最 大值最小值对的过O点，但是由于肌电信号、电极扰动等噪音干扰，规定范 围内可能存在多个最大值最小值对，而第一个最大值最小值对难以保证对应 的是P波。

3、P波是否可见是判断心房颤动发生的重要依据，但现有技术难以对P 波不可见的情况做出准确判断。比如上述方法对每个QRS波群都会找出对应 的P波。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了基于小波变换和K平均聚类算法的 心电信号P波提取方法，解决了现有技术依据正常心电图的特征确定P波的 搜索范围，从而导致在分析异常心电时算法失效，人为定义的规则确定P波 位置，鲁棒性难以保障，同时难以对P波不可见的情况做出准确判断的问题。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：基于小波变换和K 平均聚类算法的心电信号P波提取方法，具体包括以下步骤：

S1、首先利用零相位数字滤波方法分别消除高频的50Hz干扰和低频的基 线漂移干扰，然后将除噪后的心电信号重采样至某一固定采样率：

S2、将S1重采样后的心电信号归一化，使其值分布在-0.5与0.5之间， 根据心电信号QRS波的频谱特征确定感兴趣的频率范围为11Hz到40Hz，在心 电信号的左右两端各添加一段数据，以消除边界效应，然后对归一化后心电 信号在目标频率范围内做连续小波变换，计算得连续小波变换系数后，将两 端虚拟样本去除；