各种小波族用于心电波形r波检测的比较分析

什维塔耆那教徒的¹p.p.帕尔赛²

印度贾巴尔普尔JEC电子工程系研究生
印度贾巴尔普尔JEC机械工程系教授

摘要

对心电信号的自动解释已成为当前的需要。离散小波变换(DWT)对心电信号进行数字处理是一种有效的特征提取和疾病分类方法。选择正确的母小波作为小波变换的基础在心电信号的整体处理中起着重要的作用。本文论证了不同的母小波对所使用的特征提取器的噪声和检测性能的影响。

关键字

离散小波变换，心电信号，心电特征提取，母小波

介绍

心电信号分析已广泛应用于多种心脏疾病的诊断。心电描记仪是记录心脏电活动方向和幅度的图形，它是由心房和心室的去极化和复极化产生的。心电信号中的一个心动周期由P-QRS-T波[1]组成。临床医生可以通过心电图信号来评估病人的心脏状况，并进行进一步的诊断。

记录的ECG数据经常受到噪声和伪影的污染，例如肌肉电活动(EMG)，可以在感兴趣的频带内，并可以表现出与ECG信号相似的特征。为了从这些有噪声的心电信号中提取有用的信息，需要对它们进行处理以消除噪声。在预处理步骤之后，对信号进行特征提取。本文针对心电信号中“R”波的检测，对离散小波变换分解心电信号的各种母小波进行了比较分析。

材料

A.小波变换

B.心电数据库

该数据库由来自Phyionet Bank的MIT-BIH心律失常数据库心电信号目录编制，其中心电信号的来源是Beth Israel医院心律失常实验室[5]。数据库包含48条记录。

数据库由一个文本头文件(.hea)、一个二进制文件(.dat)和一个二进制注释文件(.atr)描述。头文件详细描述了样本数、采样频率、心电信号格式、导联类型、导联数量、患者病史等临床信息。在二进制数据文件(.dat)中，信号以212格式存储。Annotation文件包含节拍注释。

C. WFDB工具箱

从Physionet Bank获得的WFDB工具箱提供了MATLAB函数，这些函数是一些最有用的独立应用程序[6]的接口。

方法

首先在MATLAB中使.dat文件形式的心电信号可读，只使用lead-II信号进行处理。然后以小波变换为工具，对信号及其细节进行滤波、阈值处理和去趋势处理。

然后利用基于DWT的检测算法对得到的信号进行R波检测。DWT以以下母小波为基函数，用于比较分析:

•放荡4小波

•Debauchies的6个小波

•Symlet 4小波

•Symlet 6小波

结果和验证

数据库包含48条MIT-DB记录，每条记录的持续时间为30分钟，但在本实验中，其中15条记录的持续时间为30秒。每条记录由信号文件、注释文件和指定信号属性的文件组成。首先，利用WFDB工具箱[6]使信号文件在MATLAB中可读。然后运行从原始心电数据中去除不同类型噪声和检测“R”波的程序。

以不同母小波为DWT基函数的检测仪的15种心电波形的准确率和假检测率分别计算并列于表1和表2。表3给出了在DWT中使用不同母小波的心电波形的标准差比较。

表1:(1)Debauchies ' 6小波(Db6)， (2) Debauchies ' 4小波(Db4)， (3) Symlet ' s 6小波(Sym6)， (4) Symlet ' s 4小波(Sym4)检测器精度比较

表2:(1)Debauchies ' 6小波(Db6)， (2) Debauchies ' 4小波(Db4)， (3) Symlet ' s 6小波(Sym6)， (4) Symlet ' s 4小波(Sym4)检测器误检率比较

表3:(1)Db6小波，(2)Db4小波，(3)Sym6小波，(4)Sym4小波应用小波变换后心电波形的标准差比较

结论

根据心电波形的应用类型，不同的母小波是合适的。在进行心电波形预处理时，Db4和Sym4小波效果较好，而在进行特征提取时，Db6和Sym6小波效果较好。

参考文献

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