[发明专利]基于提升小波变换和改进近似包络的心电特征检测算法

权利要求书

1.一种基于提升小波变换和改进近似包络的心电信号特征检测算法，其特征在于包括如下步骤：

(1)从MIT-BIH数据库中提取心电信号x(t)，确定小波基函数以及提升小波分解层数N，对信号x(t)进行N层分解；

(2)设定提升小波高频系数的阈值Th1，对提取的高频提升小波系数进行改进半软阈值去噪处理；

(3)确定重构心电信号的尺度信号，对心电信号进行重构得重构信号y(t)；

(4)对重构心电信号y(t)进行Hilbert变换并取改进的近似包络，完成心电信号的预处理得信号z(t)；

(5)设定R波检测的斜率阈值Th2，依照斜率阈值检测策略，对信号z(t)进行R波位置的检测；

(6)采用误检策略以及漏检回溯策略进行误检与漏检的查询；

(7)根据临床心电信号波形特征点的时域分布特性，以检测到的R波位置为基准，检测QRS波群起止点、P波及T波的位置。

2.根据权利要求1所述的心电信号特征检测算法，其特征在于步骤(1)中选择合适的小波基并确定提升小波分解层数，根据小波基函数特性以及心电图信号的时频分布确定小波基函数类型和分解层数N。

3.根据权利要求1所述的心电信号特征检测算法，其特征在于步骤(2)设定提升小波系数阈值Th1=median(|dj|)0.67452loge(length(dj)),]]>其中d为各尺度提升小波系数，j为当前分解层数。

4.根据权利要求1所述的心电信号特征检测算法，其特征在于步骤(3)重构心电信号时，舍掉高尺度与低尺度信号，选择中间尺度对心电信号进行重构。

5.根据权利要求1所述的心电信号特征检测算法，其特征在于步骤(4)的改进近似包络，本发明提出一种改进的近似包络，能够在增强R波能量的同时很好的抑制各种噪声以及大P/T的干扰，比传统包络更容易实现R波的检测。

6.根据权利要求1所述的心电信号特征检测算法，其特征在于步骤(5)中斜率阈值检测策略，由于预处理后心电信号中R波斜率明显增大，所以本发明提出基于斜率阈值的特征检测算法。

7.根据权利要求1所述的心电信号特征检测算法，其特征在于步骤(7)中其它特征点的检测，由于取改进近似包络后其它特征波形受到抑制，所以在检测其它特征波时，以检测到的R波位置为基准，在重构的信号上进行其它特征点的检测。