基于形態(tài)學(xué)的心電信號基線漂移矯正方法_第1頁
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封面主題:基于形態(tài)學(xué)的心電信號基線漂移矯正方法Word格式,可編輯,含目錄精心整理,放心閱讀,歡迎下載!文檔信息文檔編號:文-030Z2K(自定義文件編號)文檔名稱:基于形態(tài)學(xué)的心電信號基線漂移矯正方法.doc文檔格式:Word(*?doc,可編輯)文檔字?jǐn)?shù):5106字,(不統(tǒng)計頁頭頁腳及版權(quán)聲明等文字)文檔主題:這是一篇關(guān)于“論文”中“法律論文”的參考范文文檔適用:作為科技科目,編寫學(xué)士學(xué)位論文、本科畢業(yè)論文或發(fā)表期刊、評初級職稱的參考文獻(xiàn);可作寫作參考,解決學(xué)術(shù)論文怎么寫及格式等相關(guān)問題。文章作者:鄧璐等說明:文檔僅供學(xué)習(xí)交流,請勿商用。基于形態(tài)學(xué)的心電信號基線漂移矯正方法目錄1形態(tài)學(xué)基礎(chǔ)1.1基本運算理論(f0k)(n)=minm=0(f0k)(n)=maxm=0,1,…,M~1{f(n-m)-k...1.2形態(tài)學(xué)濾波器參數(shù)形狀尺寸2基于形態(tài)學(xué)的心電信號基線漂移矯3.1心電數(shù)據(jù)庫109號信號仿真3.2心電數(shù)據(jù)庫203號信號仿真4結(jié)束語正文0引言心電信號屬于生命體征參數(shù)中的重要組成部分,隨心肌細(xì)胞的激動發(fā)生電傳變化。心電信號包含著豐富的病理信息,但也包括大量噪聲干擾[1]。人體的運動和人體與外部的聯(lián)系,使得人體內(nèi)部器官受到影響,造成心電信號被噪聲所干擾,影響了信號的識別。信息處理的精確性直接關(guān)系到測量后續(xù)參數(shù)、波形識別和病情診斷評估等參數(shù)的準(zhǔn)確性。因此,在ECG檢測分析中,去除噪聲干擾顯得尤為重要。基線漂移是由被測對象的呼吸、電極移動等低頻干擾所引起,頻率小于5Hz。實際測量中,心電信號會偏離正常的基線位置,出現(xiàn)上下緩慢波動變化的現(xiàn)象[2]基線漂移的濾除,常見方法包括小波變換、自適應(yīng)濾波、擬合基線漂移法等步驟[3]。小波變換法[4]對信號進(jìn)行分解、閾值化再重構(gòu)等,最后得到去噪信號,但分解尺度較大,計算復(fù)雜,不滿足實時性。曲線擬合法則是利用多項式擬合估計出基線漂移,再從原始信號中減去此基線漂移,但與處理信號長度有關(guān),難以滿足實施性。自適應(yīng)方法,如Mneimneh等人使用自適應(yīng)卡爾曼濾波器[5]去除ECG中的基線漂移,對基線漂移能較好地矯正,但參考信號的采集在實際應(yīng)用中難以獲得。基線漂移是心電信號幅值測量與形態(tài)分析的重要影響因素,抑制基線漂移是正確獲取心電信息的前提。本文提出利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)對心電信號基線漂移進(jìn)行修正。針對ECG信號和噪聲的不同性質(zhì),采用不同尺寸不同形狀的結(jié)構(gòu)元素,使設(shè)計的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波器能有效地矯正基線漂移,仿真結(jié)果表明該方法有效。1形態(tài)學(xué)基礎(chǔ)1.1基本運算理論Matheron等[6]在積分幾何的基礎(chǔ)上首次創(chuàng)立了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)這門學(xué)科。形態(tài)學(xué)建立在嚴(yán)格數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)之上,主要以積分幾何、集合代數(shù)及拓?fù)湔摓槔碚摶A(chǔ),它提供了一種有效的非線性信號處理方法,可以較好地保留信號的幾何信息。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中基礎(chǔ)的運算分別是腐蝕和膨脹運算[7]。兩種運算分別定義如下設(shè)f(n),(n=0,1,…,N-1)和k(m)(m=0,1,…,M-l)分別是一維離散函數(shù),N>M,其中f(n)為待處理信號序列,k(n)為結(jié)構(gòu)元素。f(n)關(guān)于k(n)的腐蝕運算定義為(f0k)(n)=minm=0,…,M~1{f(n+m)-k(m)},其中,n=0,1,…,N~Mof(n)關(guān)于k(n)的膨脹運算定義為(f0k)(n)=maxm=0,1,…,MT{f(n-m)-k(m)其中,n=M~1,M,…,N-lo由腐蝕和膨脹運算可組成開(Opening)、閉運算(Closing)。開閉運算定義為信號被結(jié)構(gòu)元素腐蝕后再進(jìn)行膨脹運算,記為°,即(f°k)(n)=(f0k?k)(n)o閉運算定義為信號被結(jié)構(gòu)元素膨脹后再腐蝕運算,記為?,即(f?k)(n)=(f?k0k)(n)開運算和閉運算屬形態(tài)學(xué)基本濾波器,用于探查信號上方和下方的信息,其中,開運算用于抑制信號的正脈沖,閉運算則抑制信號的負(fù)脈沖。由上述腐蝕與膨脹的定義所知,形態(tài)學(xué)濾波運算由一組簡單的加減、比較等運算組成,耗時短,計算量小。1.2形態(tài)學(xué)濾波器參數(shù)結(jié)構(gòu)元素是形態(tài)學(xué)中重要的濾波參數(shù),不同形狀和尺寸影響結(jié)構(gòu)元素移動所產(chǎn)生的形態(tài)變換的性能[8]。形狀與尺寸決定了結(jié)構(gòu)元素的形態(tài)特征,選擇原則如下。1)形狀。選擇結(jié)構(gòu)元素應(yīng)盡量匹配處理信號的形狀,除了常見的幾何形狀如菱形、圓盤形、正方形之外,對較復(fù)雜的信號,可對簡單幾何形狀進(jìn)行任意組合。2)尺寸。結(jié)構(gòu)元素的尺寸包括高度與寬度。其中,寬度是濾波器設(shè)計尺寸的最主要參數(shù),由被濾除信號與有用信號的寬度所決定。參數(shù)的選擇應(yīng)大于被濾除信號尺寸,但小于保留信號的尺寸。或大或小,都不能有效地保留信號,去除噪聲。2基于形態(tài)學(xué)的心電信號基線漂移矯正設(shè)計2.1濾波器設(shè)計開閉運算是形態(tài)學(xué)中最基本的形態(tài)濾波器。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論認(rèn)為:開運算可以削除信號中被噪聲疊加的正脈沖,閉運算可以填充被噪聲疊加的負(fù)脈沖。為了有效去除噪聲將開、閉運算級聯(lián),采用開閉(OC)、閉開(CO)級聯(lián)組合方式來矯正基線漂移[9]。其算法結(jié)構(gòu)如圖1所示圖1基于形態(tài)學(xué)的基線漂移矯正流程圖1)形態(tài)學(xué)第一級濾波。含噪的ECG信號fO通過開閉、閉開運算級聯(lián)組合形式的形態(tài)學(xué)濾波器,以結(jié)構(gòu)元素kl對信號做腐蝕膨脹運算,采用公式(f0°kl)?kl與(fO-kl)°kl,求得兩者算術(shù)平均,得到信號fl,fl=12[OC(fO,kl)+C0(fO,kl)]o2)形態(tài)學(xué)第二級濾波。矯正心電信號中基線漂移,后續(xù)的結(jié)構(gòu)元素k2需要加大寬度。將結(jié)構(gòu)元素k2對信號做類似運算,可以得到與基線有關(guān)的分量,f2=12[OC(fl,k2)+C0(fl,k2)]。3)從信號中減去基線漂移信號,得到結(jié)果可以去除基線漂移。艮Lf3=fl-f2o2.2矯正基線漂移的結(jié)構(gòu)元素設(shè)計結(jié)構(gòu)元素寬度對信號的處理效果相對于高度效果更大。濾波器中結(jié)構(gòu)元素的設(shè)計,根據(jù)處理信號的形狀而確定。形態(tài)學(xué)第一級濾波中,結(jié)構(gòu)元素的設(shè)計使得心電信號的波形不被濾除。因心電信號Q波形形狀類似三角形,結(jié)構(gòu)元素的形狀選用三角形,對應(yīng)形狀如圖2a;寬度根據(jù)采用頻率Fs(360Hz)和特征波形(P波,Q波群,T波等)的時間寬度T來設(shè)定,如表1所示。Q波群為0.06-0.10s,定位為0.015Fs個采樣單位,即5個采樣單位。三角形結(jié)構(gòu)元素采樣表達(dá)式為k(n)=Hl-|n|L其中:n=-L,…,0,…,L;H為三角函數(shù)高度;L與結(jié)構(gòu)元素M有關(guān),M=2L+1,故kl={0,1,2,1,0}o表1心電信號特征波形時間寬度表特征波形P波Q波T波時間寬度T(s)0.08???0.20在形態(tài)學(xué)第二級濾波中,濾波器中結(jié)構(gòu)元素k2的設(shè)計,根據(jù)基線漂移的形狀選定為直線形,如圖2b所示。為了加大信號進(jìn)行開運算移除信號的波峰、閉運算移除信號的波谷,根據(jù)信號的采樣頻率Fs(360Hz)和特征波形的時間寬度T進(jìn)行設(shè)定,取1.5TXFS,即54個采樣單位。a結(jié)構(gòu)元素Ri形狀設(shè)計b結(jié)構(gòu)元素R2形狀設(shè)計圖2形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)元素的形狀設(shè)計3實驗仿真及分析3.1心電數(shù)據(jù)庫109號信號仿真利用MATLAB仿真平臺對心電信號顯示及基線漂移矯正,心電數(shù)據(jù)來自于標(biāo)準(zhǔn)心電數(shù)據(jù)庫MITBIH。選擇109號基線漂移,因其含有典型基線漂移部分。圖3a為MITBIH心率失常數(shù)據(jù)庫中109號數(shù)據(jù)中的一段噪聲心電信號,其采樣頻率為360Hz,時程10000ms,導(dǎo)聯(lián)方式為MLII。圖3基于形態(tài)學(xué)的心電信號基線漂移矯正效果圖圖3b為本文所提出的濾波器,即基于形態(tài)學(xué)對心電信號基線漂移矯正的效果圖。圖3a可看出該信號在2000ms及8000ms處含有基線漂移噪聲,信號整體波形呈時起時跌趨勢。經(jīng)本文所提出濾波器處理后,由圖3b可以看出心電信號中的基線漂移得到了較好的矯正,信號恢復(fù)正常平穩(wěn)曲線。3.2心電數(shù)據(jù)庫203號信號仿真再次采集數(shù)據(jù)庫中受基線漂移最為嚴(yán)重的信號之—203號心電信號,時程10000ms,導(dǎo)聯(lián)方式為MLII,采樣頻率360Hz。由圖4a可見。圖4基于形態(tài)學(xué)的心電信號基線漂移矯正效果圖從圖4a可看出該信號在2000ms及5000ms處含有嚴(yán)重基線漂移噪聲,信號波形波動較大,且受繁雜的噪聲干擾。經(jīng)本文所提出濾波器處理后,由圖4b可以看出心電信號中的基線漂移得到了較好的矯正。4結(jié)束語運用形態(tài)學(xué)濾波器對ECG進(jìn)行處理,其計算簡單,運算速度快,實時性好。形態(tài)學(xué)矯正基線漂移保持了原始信號幾何信息的特點,多用于處理數(shù)字圖像。從實驗仿真可看出:本文研究的處理心電信號基線漂移的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波器在去除心電信號基線漂移的同時,并未對信號幾何特征造成影響。需討論部分,心電信號中的結(jié)構(gòu)元素與特征波的時間寬度有關(guān),又因人具有不同年齡和不同體質(zhì),故具體情況具體分析最佳。參考文獻(xiàn):段新昱.ECG監(jiān)視過程中的消噪問題[D].廣州:華南理工大學(xué),1992o李旺.遠(yuǎn)程心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng)的設(shè)計[D].北京:北京郵電大學(xué),2010o李延軍.心電基線漂移去除方法的比較研究[D].北京:中國航天員科研訓(xùn)練中心,2009o羅強(qiáng),田化梅.基于平穩(wěn)小波變換的心電信號去噪研究[J].計算機(jī)與數(shù)字工程,2006,34(6):6770oMNEIMNEHM,YAZE,J0H0NM,etal.AnadaptiveKalmanfilterforremovingbaselinewanderinginECGsignals[C]ComputeinCardiology,Valencia:IEEE,2006:253256oSUNY,CHANKL,KRISHNANSM.ECGsignalconditioningbymorphologicalfiltering[J].ComputeinBiologyandMedicine,2002,32(6):465479。劉忠國.基于形態(tài)學(xué)濾波器的ECG信號預(yù)處理[D].濟(jì)南:山東大學(xué),2011。王金亮.心電信號的預(yù)處理及R波檢測的研究[D].濟(jì)南:山東大學(xué),2011。(下轉(zhuǎn)第20頁)[9]MARAG0P,SCHAFERRW.Morphologicalfilter[J].IEEETraAcousics,Speech,andSignalProcessing,1987,35(8):11531184o毛玲,孫即祥.基于形態(tài)濾波的心電信號基線矯正算法[J].信號處理,2008,24(4):582585oZHA0Lulu.RemovalofbaselinedriftfromECGsignalsbasedonmorphologyandadaptivefilter[J].ControlConference,2012(31):37503753。作者簡介:鄧璐(1989),女,湖北利川人,碩士研究生,主要研究方向為人體生命體征參數(shù)的信息處理,基金項目:2011工信部物聯(lián)網(wǎng)專項、國家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號61102075)、重慶自然科學(xué)基金(CSTC2011BB2142)、重慶教委科學(xué)技術(shù)研究項目(KJ120507)oRemovalmethodofbaselinedriftfromECGsignalsbasedonmorphologyfilterDENGLu,LINJinzhao,ZHAOYanxia,YANGXue,PANGYu(ChongqingUniveityofPostsandTelecommunicatio,Chongqing400065,Abstract:BaselinedriftisthemainnoiseofECGsignalswhichitsremovalisanimportantstepintheECGsignalpreprocessing.Atpresent,methodstocorrectthebaselinedriftintheECGsignalincludewavelettraform,curvefittingaswellasFIRandHRfilteringmethod.Butfactosuchasthelargeamountofcalculation,signallengtheffectrealtimeandthecutofffrequencyofthefiltergivetheworkinconvenience.Thispaperpresentsthemathematicalmorphologicalfiltertocorrectthebaselinedrift,accordingtothegeometri

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