一种基于人体微弱生物电信号的处理分析方法技术

本发明专利技术的技术方案为基于人体微弱生物电信号的处理分析方法，本发明专利技术获取采集的原始心电信号；对原始心电信号进行初步处理；对低通滤波处理后的数字化信号进行小波去噪；对小波去噪处理后的心电信号进行特征波提取；对特征波提取后心电信号进行分类。本发明专利技术可以同时滤除心电信号中的工频干扰噪声、基线漂移、肌电干扰噪声，尽量保留心电信号波形特征；采集正确真实低噪的心电数据并得到其特征波群信息，并可以得到分类信息，在现实生活是具有医用价值的。

A Processing and Analysis Method Based on Human Weak Bioelectric Signal

The technical scheme of the present invention is based on the processing and analysis method of human weak bioelectric signal. The original ECG signal is acquired by the present invention; the original ECG signal is preliminarily processed; the digitized signal after low-pass filtering is denoised by wavelet; the ECG signal after wavelet denoising is extracted by feature wave; and the ECG signal after feature wave extraction is classified. The invention can simultaneously filter the power frequency interference noise, baseline drift and EMG interference noise in the ECG signal, retain the waveform characteristics of the ECG signal as far as possible, collect correct and real low-noise ECG data and obtain the characteristic wave group information, and can obtain the classification information, which is of medical value in real life.

【技术实现步骤摘要】
一种基于人体微弱生物电信号的处理分析方法
本专利技术涉及医疗
，特别涉及一种基于人体微弱生物电信号的处理分析方法。
技术介绍
我国的人口老龄化现状愈演愈烈，心脏疾病的发病率不断攀升。由国家心血管病中心公布的《中国心血管病报告2015》可知，我国每5例死亡病例中，有2例死于心血管病。心脏病作为一种常见的慢性病，一直是对人类健康产生巨大的威胁。但心脏疾病病发突然且凶险，一旦耽误最佳救治时间便会导致死亡。因此，预防和发现心脏疾病极具现实意义。心电图(Electrocardiogram，ECG)是治疗疾病的主要依据。心脏疾病发病时间难以确定且无法寻找规律，医生需要多次心电图数据进行对比才能掌握病情。目前的心电图采集设备受到体积、重量、价格等因素的限制，使患者无法得到实时监测。传统的心电图采集需要到医院就诊，价格昂贵且耗时。由于人体心脏是持续活动的，而采集到的心电图也仅仅是一段时间的心电活动，难以捕捉到异常心电活动。心电图是利用电极从人体体表记录到的心脏搏动的电信号波形。心电信号可以在诊断时提供准确的资料，让患者能随时掌握心脏健康情况。然而，现有技术采集到的心电信号，主要包含三种类型的噪本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人体微弱生物电信号的处理分析方法，其特征在于，包括：步骤1：获取采集的原始心电信号；步骤2：对原始心电信号进行初步处理；步骤3：对低通滤波处理后的数字化信号进行小波去噪；步骤4：对小波去噪处理后的心电信号进行特征波提取；步骤5：对特征波提取后心电信号进行分类。

【技术特征摘要】
1.一种基于人体微弱生物电信号的处理分析方法，其特征在于，包括：步骤1：获取采集的原始心电信号；步骤2：对原始心电信号进行初步处理；步骤3：对低通滤波处理后的数字化信号进行小波去噪；步骤4：对小波去噪处理后的心电信号进行特征波提取；步骤5：对特征波提取后心电信号进行分类。2.根据权利要求1所述的基于人体微弱生物电信号的处理分析方法，其特征在于：步骤1中所述获取采集的原始心电信号为：通过电极传感器和导联线将人体的微弱原始心电信号导入，获得未经处理的原始心电信号；应当指出的是，本步骤主要为机械连接并基于已有技术；采集到的信号记为s(t)。3.根据权利要求1所述的基于人体微弱生物电信号的处理分析方法，其特征在于：步骤2中所述对原始心电信号进行初步处理为：采用巴特沃斯低通滤波器对原始心电信号进行处理，以获得滤波后的心电信号；所述巴特沃斯低通滤波器可以滤除高于频率阈值100Hz的信号，而允许低于所述频率阈值的信号通过；采用巴特沃斯低通滤波器对原始心电信号进行处理，可以减弱所述原始心电信号中高频噪声对后续处理的影响，可以采用的一种低通滤波器的传递函数为：步骤2完成后得到低通滤波处理后的数字化信号x[n]。4.根据权利要求1所述的基于人体微弱生物电信号的处理分析方法，其特征在于：步骤3中所述对低通滤波处理后的数字化信号进行小波去噪为：步骤3中所述对低通滤波处理后的数字化信号进行小波去噪具体实现步骤如下：根据心电信号x[n]的采样频率f和基线漂移的频带，利用下式来确定分解层数j，对心电信号进行j层分解，为了去除基线漂移的影响，将第j尺度上的尺度系数强制设置为零；式中：取fnoise信号中含有的所有噪声中频率最低的噪声下限频率，符号表示向下取整：根据心电信号的采样频率f确定50Hz工频干扰的能量主要分布的尺度，将能量主要分布的尺度的小波系数用改进阈值函数进行处理；利用3σ准则的小波分解层数确定算法确定去除具有白噪声特性的肌电干扰的最佳层数m，在1至m尺度上用小波阈值法去除肌...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐卓，王本善，张文远，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42