基于小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心電圖分類識(shí)別研究

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1、■１：？化－Ｏ．ｒ．一＾，＊，■‘？■．，＼■Ｉ１＇■，＼．．Ｉ…識(shí)山，ｒ．．１ｉ．＇．巧訪葦巧誦ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＳＣＩＥＮＣＥＡＮＤＴ巨ＣＨＮＯＬＯＧＹＯＦＣＨＩＮＡ碩±學(xué)位論文ＭＡＳＴＥＲＴＨＥＳＩＳ，旱．。Ｖ‘．論文題目基于小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的也電圖分類識(shí)別妍究學(xué)科專業(yè)信號(hào)與信息處理■．－學(xué)號(hào)２０１２２１０２０４２６＇

2、）作者姓名孔飛指導(dǎo)教師竇衡副教授、Ｊ聲―獨(dú)劍性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知，除了文中特別加Ｗ標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得電子科技大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。作者簽名；孔飛＜日期：２〇／鄉(xiāng)年；月７日論文使用授權(quán)本學(xué)位論文作者完全了解電子科技大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，有權(quán)保留并向國家有關(guān)部口或機(jī)

3、構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)電子科技大學(xué)可Ｗ將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。（保密的學(xué)位論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定）作者簽名：乳導(dǎo)師簽名；ｉ像Ｉ■日期：年：Ｔ月日分類號(hào)密級(jí)注1UDC學(xué)位論文基于小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心電圖分類識(shí)別研究（題名和副題名）孔飛（作者姓名）指導(dǎo)教師竇衡副教授電子科技大學(xué)成都（姓名、職稱、單位名稱）申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士學(xué)科專業(yè)信號(hào)與信息系統(tǒng)提交論文日期2015.05.07論文答辯日期2015.05.11學(xué)位授予單位和日期電子科技

4、大學(xué)2015年6月日答辯委員會(huì)主席評(píng)閱人注1：注明《國際十進(jìn)分類法UDC》的類號(hào)。THESTUDYOFECGCLASSIFICATIONANDRECOGNITIONBASEDONWAVELETTRANSFORMANDNEURALNETWORKAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:SignalandInformationProcessingAuthor:KongFeiAdvisor:A.P.DouHengSchool:SchoolofElectronic

5、Engineering摘要摘要隨著我國人口老齡化加劇以及現(xiàn)有醫(yī)療資源分布不均衡，醫(yī)療健康問題在我國變得越來越重要。心血管疾病是危害現(xiàn)代人身體健康的重要疾病之一，心律失常是心血管疾病中重要的一類疾病。心電圖的分類識(shí)別研究是診斷心律失常的前提與關(guān)鍵。本文的心電圖分類識(shí)別研究是基于小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字化自動(dòng)分類識(shí)別的研究。該研究有利于促進(jìn)移動(dòng)心電監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展并進(jìn)一步促進(jìn)現(xiàn)有醫(yī)療資源分布不平衡的改善。心電信號(hào)分為很多種，本文進(jìn)行分類識(shí)別的心電信號(hào)有正常心電信號(hào)、左束支傳導(dǎo)阻滯信號(hào)、右束支傳導(dǎo)阻滯信號(hào)、室性早搏信號(hào)、房性早搏信號(hào)。本文的主要工作如下：1.本文使用小波變換濾除

6、檢測(cè)設(shè)備獲取心電信號(hào)過程中產(chǎn)生的噪聲。本文使用強(qiáng)制濾波方法濾除基線漂移噪聲，使用閾值門限濾波方法濾除工頻干擾和肌電干擾。2.本文對(duì)濾除噪聲后的心電信號(hào)依次進(jìn)行R波、Q波、S波、P波、T波的波形識(shí)別。本文分析了傳統(tǒng)的心電信號(hào)波形識(shí)別方法中的缺點(diǎn)，并針對(duì)消除這些缺點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn)。例如，在傳統(tǒng)R波識(shí)別方法中，閾值的選擇對(duì)R波識(shí)別效果影響很大，且容易出現(xiàn)最大值個(gè)數(shù)與最小值個(gè)數(shù)不匹配等問題，本文的改進(jìn)方法可以消除上述問題。3.本文采用波形的幅度值和波形的間距時(shí)間作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本的特征值。通過訓(xùn)練樣本對(duì)傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并使用訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)心電信號(hào)記錄進(jìn)

7、行分類識(shí)別，以該分類識(shí)別的正確率作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類識(shí)別的標(biāo)準(zhǔn)。本文通過修改神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能，通過調(diào)整訓(xùn)練樣本來提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類識(shí)別正確率。對(duì)比傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在若干缺陷，而徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不存在這些缺陷且分類識(shí)別的正確率更高。例如，傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在參數(shù)較多、訓(xùn)練速度慢、訓(xùn)練結(jié)果隨機(jī)性高等缺點(diǎn)，而徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)較少、訓(xùn)練速度快、訓(xùn)練結(jié)果有一定規(guī)律。本文在心電信號(hào)波形識(shí)別中對(duì)傳統(tǒng)的波形識(shí)別方法進(jìn)行了改進(jìn)，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類中選擇了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最終獲取了優(yōu)異的分類識(shí)別的正確率。關(guān)鍵詞