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1、1 绪论1.1课题研究的背景和意义随着生活节奏的加快、工作压力的增大，心脏病成为严重危害人民健康的疾病之一。我国死亡人口中大约有20%30%是与心脏病有关。及时了解人类心脏病的状况，对于适时治疗、预防心脏病突发死亡，具有十分重要的意义。目前，医生对心血管疾病的诊断基本上是以常规心电图(ECG)为主要手段，它在诊断心律变异、心肌缺血、心肌梗塞等方面有着重要作用，它是记录心脏电活动简单而实用的方法，能反映出兴奋在心脏内的传播过程及心脏的机能状态。如果心脏的传导系统发生障碍或某部分心肌发生病变，心电活动的变化能恰当及时地反映在心电图上，表现为各个波形的异常变化和进行性演变过程1。产生心电图的波形信号
2、和其他生命体系统产生的信号一样，具有以下几个主要特点：第一随机性较强：即信号无法用确定的函数式来描述；第二是噪声背景强：欲测的有用信号往往淹没在许多无用信号中；第三是信号频率相对低：难以正确识别信息；第四是心电信号基本是周期的但它又有着非平稳的性质，随时都处于微小的变动之中，而不是固定不变的2。所以如何对心电信号准确地检测并进行有效地处理，是摆在人们面前的难题，它己经成为目前信号处理领域一个比较热门的研究课题。与此同时也出现了相应的分析方法和分析理论，进而推动着科学的进步和发展。早期在处理信号受限于硬件设备而难以实践。现在随着科学技术的快速发展，硬件条件已经不是问题，并且有很多测方法被提出，小
3、波变换(Wavelet Transform)便是当今一项重要的检测技术，它是以数学理论为基础，它能同时提供心电图信号的时域和频域的局部化信息。小波分析还具有多尺度性和“数学显微”特性，这些特性使得小波分析能够识别信号中的突变信号。 90年代以后小波变换由理论探讨阶段进入了工程应用阶段。目前在数字信号分析、语音处理、影像处理及计算机视觉等研究领域上迅速发展3。本课题即针对心电图（ECG）信号的特征加以研究分析，主要采用小波分析方法对信号进行预处理和特征提取，使变换后的心电数据曲线平滑、特征点突出，客观地反映信息的真实性，给医生提供清晰的心电图形，真实地反应心脏内病灶的部位或严重程度，进而提高分析
4、和诊断的精确性，所以它在医学临床应用方面具有十分重要的意义4。1.2 心电信号检测技术的发展历史 心电信号检测处理指的是以数字式计算机（包括微型机）为基础而构成的心电信号的检测和处理。它起源于20世纪60年代中后期，是在英国、澳大利亚和美国的一些学者的倡导下开始进行研究的。60年代中期，有人提出用小型计算机实现心电信号的检测和处理的设想，但是由于当时计算机的价格昂贵，同时也无法满足心电信号检测的技术要求，因此没有在保护方面取得实际应用，但由此开始了对计算机心电信号的计算方法和程序结构的大量研究，为后来的心电信号的检测和处理的发展奠定了理论基础。计算机技术在70年代初期和中期出现了重大突破，大规
5、模集成电路技术的飞速发展，使得心电信号的检测进入了实用阶段。价格的大幅度下降，可靠性、运算速度的大幅度提高，促使心电信号的检测和处理的研究出现了高潮。在70年代后期，出现了比较完善的检测方法，并投入到医疗系统中。80年代，心电信号的结构和软件技术方面日趋成熟，并已在一些国家推广应用。90年代，心电信号检测技术发展到了数字时代，它是心电技术发展历史过程中的第四代5。1.3 论文的主要工作和内容安排 心脏的活动状态除了反映在心率上，更主要的是通过ECG信号波形及它们的各种参数来反映。ECG信号的参数提取和波形识别是心电信号分析的关键，其准确性和可靠性决定着诊断与治疗心脏病患者的效果。本文主要内容包
6、括心电信号降噪处理、波形检测、特征参数提取等方面，主要研究和设计的内容如下：1）降噪处理：利用小波理论，对心电图信号进行处理，去掉某些“细节”，再恢复有用信号就能得到消噪后的心电图信号。2）波形检测：运用小波理论对心电信号的QRS波进行有效识别，并设计出一套算法分别实现了对QRS波、P波、T波的定位和特征点识别。3）实验验证：在设计算法的基础上，编制程序，完成论文所要达到目的6。2 心电图信号及MIT-BIH数据库2.1 心电信号的产生 心脏是一个由心肌组织构成的空腔器官，它推动着血液的流动，向器官、组织提供充足的血流量，以供应氧和各种营养物质，并带走代谢的终产物(如二氧化碳、尿素和尿酸等)，
7、使细胞维持正常的代谢和功能，是人体最重要的器官之一，是血液循环系统的动力泵。心脏由左心室、左心房、右心室和右心房四部分构成，各个部位协调进行着有节律性的收缩和舒张，从而推动全身血液循环往复运动。舒张期中，血液从静脉返回心脏；收缩期中，血液从心脏射入动脉。心脏细胞除极和复极的电生理现象，是心脏运动的基础，使之有节律地舒张和收缩，从而实现“血液泵”的功能，维持人体循环系统的正常运转。心电是心脏有规律收缩和舒张过程中心肌细胞产生的动作电位综合而成的，从宏观上记录心脏细胞的除极和复极过程，从一定程度上客观反映了心脏各部位的生理状况，因而在临床医学中有重要意义。心电信号的产生是由于在心肌细胞一端的细胞膜
8、受到一定程度的刺激时，由于通透性的改变，引起膜内外的阴阳离子产生流动，使心肌细胞除极化和复极化，并在此过程中与尚处于静止状态的临近细胞膜构成一对电偶，所有偶极子电场向量相加，形成综合向量，即心电向量，当它作用于人体的体时，在体表不同部位则形成电位差，通常从体表检测到的心电信号就是这种电位差信号，此变化过程可用置于体表的一定电极检测出来，因此，将引导电极放在肢体、躯体表面或体内（包括心脏）的任何不同部位，连续记录两点间的电位差所得到的随时间变化的曲线，就是人们所熟悉的心电图。它反映了心脏在兴奋的产生、传导和恢复过程中的电变化，可以作为心脏疾病诊断的依据。当然当检测电极安放位置不同时，得到的心电信
9、号波形也不同，于是产生了临床上不同的导联接法。由于多导联检测是以单导联检测技术为基础，因此本文进行检测研究就是基于单导联基础之上而进行的7。2.2常见的心电图检查方法 心电图检查可分为静态心电图、动态心电图、His束电图、食管导联心电图、人工心脏起搏心电图等。应用最广泛的是静态心电图及动态心电图。 1) 静态心电图(RestECG)：也叫常规心电图，它只能记录某一段短时间内的心电活动，记录时间通常为10秒，最常用的是12导联同步心电图；2) 动态心电图(Ambuloatyr ECG)：也即通常所说的Holert（俗称“背盒子）心电图，近些年它在国内迅猛发展。它可以连续记录24小时甚至更长时间内
10、的心电变化的全过程，克服了做一次心电图难以捕捉有效的诊断依据的缺点，并且它是一种便携式的记录器，使用简单方便。3)监测心电图（Monitoring ECG）：通过心电检测仪器对被检者的心电活动进行长时间、远距离的监测，心脏监护系统种类很多，一般均包括心电示波屏、记录装置、心率报警和心律紊乱报警等几个部分，可持续监测心率和心律的变化。4)运动负荷试验心电图(Sertss Test of ECG): 目前诊断冠心病最常用的一种辅助手段。通过运动、药物、物理、心脏起搏等方法增加心脏负荷，诱发心肌缺血，并用心电图记录这种缺血性改变8。2.3心电图（ECG）信号 心脏周围的组织和体液都能导电，它好比电源
11、，会产生微弱的电流。这些弱电流经过传导反映到体表，被连接于体表的电极接收后，通过处理芯片就会形成一种波形也就是我们看到的心电图波形了。正常心电波形实际是由一系列“波组”构成的曲线图，测量电极安放位置和连接方式(称导联方式)不同，人与人之间的个体差异也很大，所记录到的心电图在波形上也会有所不同，但基本上都包括一个P波、一个QRS波群和一个T波，有时在T波之后还出现一个小的U波，这些波段名称均是国际上所规定的。心脏的病变，会使心电信号在周期和形态上发生畸变,电图异常引起心电图异常的病因多见于器质性心脏病或者心脏外疾病，正常心脏也可发生。心电图异常主要表现在心电波形(P波、QRS波群、T波和U波等)
12、、间期(P-R、R-R、Q-T间期等)和心率(RR间期)等参数的变异上，同时正常心电图中，有的波型因导联不同可有倒置，因此心电信号处理是信号处理的难题之一9。2.3.1 心电信号特征通过体表电位提取出的心电信号属于强噪声背景下的生物电信号，它具有以下特征：1）微弱性：从人体体表拾取的心电信号一般只有0.055mv；2）不稳定性：人体信号处于不停的动态变化当中；3）低频特性：人体心电信号的频率多集中在0.05100 Hz之间；4）随机性：人体心电信号反映了人体的生理机能，是人体信号系统的一部分，由于人体的不均匀性，且容易接收外来信号的影响，信号容易随着外界干扰的变化而变化，具有一定的随机性10。
13、2.4 心电信号的采集心电信号的频率低、变化缓、信号弱。信号来自于人体，因此阻抗较高，常伴随着较强的背景噪声，心电信号采集如图2.4所示，其基本要求有：人体信号探测导联放大电路滤波电路A/D转换处理芯片换图2.4 心电信号采集方法高共模抑制比由于心电信号在毫伏级，而且伴有较强的干扰信号，要求心电放大器必须具有好的抗干扰能力；高输入阻抗放大器输入端的阻抗一定要高，否则所测信号会产生很大误差，同时也会降低整机的抗干扰能力；低噪声电噪声是指放大器内部固有的电扰动，若心电放大器本身噪声较高，可能会将有用的微弱信号淹没，一般要求心电放大器输入噪声在V级。低漂移漂移是指一种装置或系统的某些特性的缓慢变化。
14、前置放大器的零点漂移(主要由温度引起)对整机影响最大，因为这种漂移经中间级和功率级放大，会影响记录，因此要求前置放大器因温度引起的零点漂移尽可能小。高安全性因为要通过电极和人体接触，会有电流流经人体，所以一般采用浮地放大器保护被检测者的安全11。2.5 MIT-BIH数据库介绍目前国际上公认的标准心电数据库有三个，分别是美国麻省理工学院提供的MIT-BIH数据库、美国心脏学会的AHA数据库及欧洲ST-T心电数据库。在本论文的研究中用MIT-BIH数据库对本课题中设计的算法进行验证。数据库中的数据为了节省文件长度和存储空间，使用了自定义的格式，所以没有通用的读取方式。每一个数据库记录包含头文件、
15、数据文件和注释文件。MIT/BIH数据库中每个病例的ECG数据每通道360H频率的采样率、12位采样精度。每个采样值2个字节。数据库中每个病例的ECG数据，皆有两组不同导极，通常是MLII和V1，或者依照对象不同有时是MLII配上V2、V4或V5的ECG信号。由于网站上提供的数据主要是面对UniX/Linux操作系统，所以我们直接下载的ECG数据在Windows操作系统下无法直接识别，必须进行格式转换。为了方便处理，简化程序，本文将数据转换在文本文件中，用命令直接打开进行处理12。3 小波分析的基础理论3.1 小波变换的形成 传统的信号分析建立在傅立叶变换基础之上，它运用数学语言将信号表示为一
16、组正弦函数（余弦函数）之和并把信号分解为众多的频率成分，这些频率又可以重构原来的信号，且这种变换保持能量不变。因此它在信号处理领域长期处于统治地位。但它是一种纯频域的分析方法，反映的是信号在整个时间轴上的频域特性，不能提供任何局部时间段的频率信息，其局限性主要体现在三个方面：第一傅立叶变换缺乏时间和频率的定位功能；第二傅立叶变换只适合时不变信号，对于非平稳信号有局限性；第三傅立叶变换在分辨率上不能兼顾时间和频率的特点。因此人们继而考虑对傅立叶变换进行改造，以克服其缺点。为此提出并发展了一系列新的信号分析理论，比如短时傅立叶变换、Gabor变换、小波变换、Randon-Wigner变换等。其中小波变换是一种信号时间一尺度(对应于时间一频率)分析方法，属于时频分析的一种
