基于盲源分离的房颤信号提取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于盲源分离的房颤信号提取方法，主要分为五个步骤来完成：获取信号源、去噪声、预处理、ICA分解、通过Pearson系统模型。本发明专利技术所述方法是一种能够能提取出含有少量干扰的房颤信号的算法，适用于医学信号检测技术领域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于医学信号检测
，涉及一种。
技术介绍
目前，随着人类生活和工作压力的不断增大，人们的健康状况也出现了各种各样的问题。心脏病也成为威胁人们身体健康的一种常见疾病。心房颤动(atrialfibrillation, AF)简称房颤是一种室上性心律失常，表征为不规则的心房活动，并使心房功能恶化。当心房内的电脉冲规律性从正常变成混乱时，房颤就发生了。房颤发生后，心房内电脉冲的混乱性将进一步加剧，并引起心跳过速，这就是所谓的“房颤导致房颤”。房颤对患者的主要危害在于:1)引起并发症；2)导致心功能损害及脑卒中发生概率增加；3)合并血栓栓塞；4)导致恶性心律失常等。AF虽常见，但在过去几十年内没有与其他心律失常一样受到同等的重视，因此对AF的监护和治疗落后于其他心律失常，仅在近年内有急起直追之势，并逐渐成为当今国际心电生理研究的难点和热点。心脏是一个由心肌组成的动力系统，通过有节律的搏动和肌肉收缩来完成心脏泵血功能，从而向全身各个器官提供血液和氧气营养。这种有节律的搏动和心肌收缩源自心脏内部有节律的电生理信号的引导，这些电信号由C+、Na+和K+等离子通道组成，它们掌控者心脏本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于盲源分离的房颤信号提取方法，其特征在于能够提取出精确的房颤信号，包括以下步骤：(1)获取房颤病人的体表心电信号；(2)对观测信号进行噪声滤除；(3)把观测信号进行预处理：去均值并进行白化处理；(4)将预处理的信号进行ICA分解，分离出其超高斯成分；(5)将剩余的信号通过Pearson系统模型，去除其高斯噪声成分，得到较纯正的房颤信号；所述步骤(4)中首先选择一种目标函数，采用负熵作为目标函数，并将峰度作为一个区分心室信号成分与非心室信号成分的判断阈值，通过大量实验得出，1.25是一个合适的峰度阈值，可以去除QRST波，得到房颤波和噪声的混合信号，根据当前的数据计算二阶、三阶和四阶矩阵和...

【技术特征摘要】
1.一种基于盲源分离的房颤信号提取方法，其特征在于能够提取出精确的房颤信号，包括以下步骤: (1)获取房颤病人的体表心电信号； (2)对观测信号进行噪声滤除； (3)把观测信号进行预处理:去均值并进行白化处理； (4)将预处理的信号进行ICA分解，分离出其超高斯成分； (5)将剩余的信号通过Pearson系统模型，去除其高斯噪声成分，得到较纯正的房颤信号; 所述步骤(4)中首先选择一种目标函数,采用负熵作为目标函数,并将峰度作为一个区分心室信号成分与非心室...

【专利技术属性】
技术研发人员：李灯熬，周玲燕，赵菊敏，赵宝峰，
申请(专利权)人：太原理工大学，
类型：发明
国别省市：