[发明专利]一种心电信号R特征波检测方法

摘要

本发明公开了一种心电信号R特征波检测方法，通过对采集的心电信号进行改进阈值的小波分解方法进行滤波，然后进行突出QRS波群的小波重构，作由时间域分析到能量域分析的能量窗变换，然后选取极大值点并进行优化，最后根据R波选取逻辑进行R波选取。本发明利用小波分析的多分辨率特性，将信号按频率分解到不同的尺度上，从而有针对性的对不同尺度上的信号进行处理，增加了算法的灵活性；采用能量窗变换的方法，将信号由时间域变换到能量域，有效抑制了高频噪声的干扰，提高了算法的稳固性；通过进行小波重构，将QRS波群提取出来，而将P波、T波当作噪声剔除，有效避免了高大的P波、T波在检测中造成的误检，提高了检测的精度。

主权项

1.一种心电信号R特征波检测方法，其特征是，包括以下步骤：a）信号采集：以250Hz的采集频率采集人体心电信号，并存储为TXT文档的数据形式，然后用Matlab软件将所述TXT文档存储的心电原始信号数据读取到电脑中；b）对所述心电原始信号数据进行滤波处理：b-1）对所述心电原始信号进行小波分解：选择DB6小波，对信号进行8层分解，得到各个尺度上的小波系数d_i；b-2）采用改进的计算阈值方法，求取各尺度的阈值，对小波系数进行阈值化处理：Ti=σi2log(n)ei-1,i=1,...,8]]>其中，T_i为改进的阈值，i表示小波分解层数，e是自然常数，n表示采样点数，σ_i为小波系数绝对值的均值:b-3）采用软阈值方法对信号进行阈值化处理：在不同尺度选取不同的阈值进行阈值化处理，得到滤波后的心电信号；c）根据QRS波群的频率分布范围特征，选择第3、4尺度进行小波重构，得到重构后的心电信号S'；d）对经过小波重构的心电信号进行能量窗变换，并选取极大值点：d-1）能量窗变换：按下式，将经过小波重构的心电信号S'由时间域分析变换到能量域分析，得到心电信号能量曲线：En=Σn-N2+1n+N2S′2n,n=N2,...,M-N2]]>其中，E_n表示第n个采样点的能量值；N为所选的窗口长度；M为总的采样点数；S'_n表示所述小波重构后的心电信号S'的第n个数据；所述窗口长度，是按如下方法确定的：根据采样频率的大小，选择最少的能将QRS波群覆盖的偶数个采样点的个数作为窗长；d-2）选取极大值点：将所得到的心电信号能量曲线进行硬阈值化处理，即：Qn=En,En≥Th0,En<Th]]>其中，T_h为所选取的阈值，取T_h=0.3*median(E_n)，然后选择经过硬阈值化处理后的心电信号能量曲线的波峰位置作为极大值点；e）优化极大值点：设定2个时间阈值t₁和t₂，且t₁<t₂，当任意两个极大值点的时间间隔小于t₁时，就去掉这两个极大值点之间幅值较小的那个；当任意两个极大值点的时间间隔大于t₂时，就在这两个极大值点之间寻找另一未被识别的极值点；当任意两个极大值点的时间间隔既大于等于t₁，又小于等于t₂，则该两个极大值点均保留，最终得到的经优化的极大值点，并且每一个所述经优化的极大值点对应一个QRS波群；f）根据步骤e）中每个极大值点所在的时间点，在步骤b）中所述滤波后的心电信号上相应的时间点左右各7个采样点的范围内搜寻信号幅值最大的点，做为检测到的R波。