心電波形聚類策略的改進方法研究.pdf

1、心電圖（Electrocardiogram，ECG）能夠直觀的展現心臟興奮的電活動過程，是人類生命體征的一個重要表現。醫(yī)學中，針對心電波形信號的診斷成為醫(yī)生在檢測心臟疾病的重要一環(huán)。目前的心電波形信號自動分析方法還存在著許多的缺點和不成熟的地方，無論是在理論研究還是實際應用方面，仍有許多需要進行改進和創(chuàng)新的地方。為了改善這一現狀，論文圍繞：“心電波形信號的預處理”、“心電波形信號的檢測與定位”、“心電波形信號的聚類”三個方面的關鍵技術展

2、開研究。
　　首先，進行對心電波形信號的預處理。為了減少心電信號中的工頻干擾和基線漂移等干擾噪聲，根據心電信號自動分析的實際需要，對不同尺度的小波使用相應的閾值處理小波系數，解決了小波閾值去噪法最優(yōu)分解層數難以確定的問題。經過MIT-BIH中心電數據實驗驗證，改進后的小波濾波器既能濾除工頻干擾和高頻噪聲，又能較好的保留有用信號細節(jié)。
　　其次，本文應用小波變換實現QRS波形檢測，改進心電的傳統(tǒng)小波變換方法，使其克服計算復雜，

3、檢測速度較慢，對偽差信號容易誤判等缺點。針對心電波形信號的P波、T波定位與檢測困難的問題，應用自適應對消法的思想，進行QRS-T波形自適應對消，增大P波在剩余波形中所占比例。該P波檢測方法能夠較好的排除高頻噪聲和基線漂移的影響，并且QRS波形的形態(tài)以及出現心律失常等情況并不會影響此檢測方法，具有較好的P波檢測效果。
　　最后，為了改進心電波形信號的自動聚類，提出了一種改進聚類算法：基于均方差屬性加權的遺傳模擬退火K-means改進