空气中被动声目标检测及降噪算法研究
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淘豆网网友近日为您收集整理了关于体域网中动态心电信号降噪我特征识别的文档，希望对您的工作和学习有所帮助。以下是文档介绍：中图分类号:UDC:学校代码: 10055密级: 公开薏媳夫***硕士学位论文体域网中动态心电信号的降噪与特征识别Noise Reduction and Feature Recognition of the Holter ECG inBody work答辩委员会主席韭建励培养单位鱼!垦蕉盔抖堂堂医南开大学研究生院二。一三年五月南开大学学位论文使用授权书根据《南开大学关于研究生学位论文收藏和利用管理办法》,我校的博士、硕士学位获得者均须向南开大学提交本人的学位论文纸质本及相应电子版。本人完全了解南开大学有关研究生学位论文收藏和利用的管理规定。南开大学拥有在《著作权法》规定范围内的学位论文使用权,即:(1)学位获得者必须按规定提交学位论文(包括纸质印刷本及电子版),学校可以采用影印、缩印或其他复制手段保存研究生学位论文,并编入《南开大学博硕士学位论文全文数据库》;(2)为教学和科研目的,学校可以将公开的学位论文作为资料在图书馆等场所提供校内师生阅读,在校园网上提供论文目录检索、文摘以及论文全文浏览、下载等免费信息服务:(3)根据教育部有关规定,南开大学向教育部指定单位提交公开的学位论文;(4)学位论文作者授权学校向中国科技信息研究所及其万方数据电子出版社和中国学术期刊(光盘)电子出版社提交规定范围的学位论文及其电子版并收入相应学位论文数据库,通过其相关网站对外进行信息服务。同时本人保留在其他媒体发表论文的权利。非公开学位论文,保密期限内不向外提交和提供服务,解密后提交和服务同公开论文。论文电子版提交至校图书馆网站:http:H202.113.20.161:8001/index.htm。本人承诺:本人的学位论文是在南开大学学习期间创作完成的作品,并已通过论文答辩:提交的学位论文电子版与纸质本论文的内容一致,如因不同造成不良后果由本人自负。本人同意遵守上述规定。本授权书签署一式两份,由研究生院和图书馆留存。作者暨授权人签字: 赵蜃蓝20 13年 5月 27同南开大学研究生学位论文作者信息论文题目体域网中动态心电信号的降噪与特征识别姓名赵露露学号
答辩日期 日论文类别博士口学历硕士√硕士专业学位口高校教师口同等学力硕士口院/系/所信息技术科学学院专业控制理论与控制工稗联系电话 1
Email zhaolou.tom通信地址(邮编):陕两省渭南市华县赤水镇李家堡村二组备注: 是否批准为非公开论文否注:本授权书适用我校授予的所有博士、硕士的学位论文。由作者填写(一式两份)签字后交校图书馆,非公开学位论文须附《南开大学研究生申请非公开学位论文审批表》。南开大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师指导下进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经注明引用的内容外,本学位论文的研究成果不包含任何他人创作的、己公开发表或者没有公开发表的作品的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本学位论文原创性声明的法律责任由本人承担。学位论文作者签名: 赵鏖蘑 日非公开学位论文标注说明(本页表中填写内容须打印)根据南开大学有关规定,非公开学位论文须经指导教师同意、作者本人申请和相关部门批准方能标注。未经批准的均为公开学位论文,公开学位论文本说明为空白。论文题目申请密级 D限gU(52年) 口秘密(Zl O年) 口机密(520年)保密期限 20 年月日至20 年月日审批表编号批准日期 20 年月日南开大学学位评定委员会办公室盖章(有效)注:限制★2年(可少于2年);秘密★10年(可少于10年);机密,★-20年(可少丁20年)摘要摘要技术的不断进步为人们提供了新的手段去监测人体的生理状况,由此产生了体域[网(work,BAN)。体域网的研究目的是设计出能够采集人体生理和运动信息的无线传感器网络,从而随时随地监护人体的健康状况。体域网能够测量的生物医学信号包括心电图(elec仃ocardio汀am,ECG)、光电容积脉搏波(raphy,PPG)、体温、血压、血糖以及人体的运动信息。当前研究中的大多数体域网系统中,心电信号都是一个基本参数,因此对体域网中心电信号的分析处理十分重要。在生物医学信号处理中,对心电图所含的信息的挖掘是最深入的。本文设计了基于体域网的可穿戴式动态心电信号采集系统。该系统由信号采集节点和网关节点组成。信号采集节点负责采集信号(心电信号和加速度信号),并将信号传送到网关节点。网关节点负责数据的分析、显示和存储,并可将数据传送到电脑上进行分析处理。节点之间的数据通信采用ZigBee无线传输,这种方式扩大了监护对象的活动范围。为了使设备尽可能长时问的工作,节点设计时选用的芯片均具有低功耗特性,处理核心为以低功耗见长的MSP430单片机。采集到心电信号后,本文对心电信号的预处理和特征波群检测进行了研究。动态心电信号会包含一些噪声,如工频干扰、基线漂移和运动伪差。这些噪声会对心电信号进行一定的扭曲,妨碍了对心电图的解读,因此进行特征波群检测前需要对含噪心电信号进行预处理。本文采用平滑滤波去除信号中的工频干扰,采用数学形态学方法去除信号中的基线漂移,采用白适应滤波方法去除信号中的运动伪差。仿真和实验结果表明,本文采用的滤波算法运算简单,滤波效果好,适于在体域网中使用。对心电信号进行预处理后接着进行特征波群的检测,主要是检测心电信号中的QRS波群、P波和T波的位置。采用小波变换对信号进行分解,在3尺度上检测模极大值对之间过零点的方法得到R波位置。在R波前后一定窗口内进行极值点的搜索可得到P波和T波的位置。采用本文的方法对QR￥波群的检出正确率可达99%以上。关键词:心电信号体域】叫数学形态学运动伪差小波变换AbstractAbstractBAN e into being with the continuous development of the technology,which providing a new method for people to monitor the human body’S physiologicalstatus.BAN aims to enable continuous healthcare by designing a real—time work which can collect physiological and motion information at any timeand at any placej BAN can measure ECG,PPG、body temperature、blood pressure、blood sugar and body movement.ECG signal analysis and processing is veryimportant because it is an vital parameter in a variety of body work system.There are extensive research in the field of ECG analysis.In this paper,a wearable ambulatory ECG acquisition system based on body work has benn designed which consists of ponent,data acquisition nodesand gateway node.The acquisition node is responsible for collecting the signal(ECGand acceleration),and then send the data to the gateway node for further analysis.Thegateway node is responsible for data analysis,display and store,or transmiting thedata to PC for further analysis and processing.We use the ZigBee wirelesstransmission protocol for munication between nodes,which expands thescope of activities.In order to make the device work as long as possible,chips withlow power consumption are chosen for designing.Core chip is a low—power MSP430MCU.In this papeL ECG signal preprocessing and feature extraction are studied.TheECG signals are often contaminated by various kinds of noises such as power-lineintI言rfefence.baseline wander and motion artifacts.Because these noise will hamperECG interpretation,we should preprocess the ECG signal before feature extraction.In this paper,we use smoothing filter to remove the power—line interference,usemathematical morphology methods to remove baseline wander,and use adaptivefiltering for the removal of motion artifacts.The simulation and experimental resultsshow that our algorithm is simple and has a good filtering effect.It is suitable forbody work.We can analyze the signal characteristics for the preprocessedsignal.What we should is to find the location of the QRS waves,P waves and TIIAbstractwaves.Wavelet transfolm is used to pose the signal.Then we can find thelocation of R peak by detecting the zero—crossing point of the modulus maximum pairof wavelet transform in level 3.We canget the location of P and Twave by searchingextreme point in a certain window near R peak.The proposed algorithm provides amore than 99%detection rate of plex.Key Words:ECG,BAN,Mathematical Morphology,Motion Artifact,WaveletTranSforrnIII目录目录第一章绪论…………………………………………………………….1第一节课题研究背景…………………………………………………………..1第二节国内外研究现状………………………………………………………..3 1.2.1体域网的研究现状………………………………………………………………3 1.2.2动态心电信号处理的研究现状…………………………………………………6第三节本文的研究内容和结构安排…………………………………………一7第二章心电信号的形成机制与标准数据库………………………….9第一节心电信号的形成………………………………………………………..9第二节心电电极与导联………………………………………………………10第三节心电信号中的特征波形………………………………………………12第四节MIT-BIH数据库简介…………………………………………………13第五节本章小结………………………………………………………………14第三章硬件系统设计…………………………………………………1 5第一节系统总体结构…………………………………………………………15第二节信号采集节点的设计…………………………………………………16 3.2.1信号采集节点总体结构………………………………………………………..16 3.2.2心电信号放大电路……………………………………………………………一16 3.2.3加速度信号采集电路…………………………………………………………..18 3.2.4信号采集节点的处理核心……………………………………………………..19 3.2.5基丁.ZigBee技术的无线通信…………………………………………………19 3.2.6信号采集节点实物图…………………………………………………………一20第三节网关节点的设计………………………………………………………20 3.网关1j点各功能部分……………………………………………………………20.3 1目录3.3.2网关节点实物图………………………………………………………………..2l第四节本章小结………………………………………………………………22第四章动态心电信号的预处理………………………………………23第一节动态心电信号中的常见干扰…………………………………………23第二节工频干扰滤除…………………………………………………………23第三节数学形态学方法去除基线漂移………………………………………28 4.3.1数学形态学方法介绍…………………………………………………………..28 4.3.2数学形态学方法用于基线漂移的去除………………………………………一30 4.3.3几种去除基线漂移方法对比…………………………………………………..35第四节自适应滤波去除运动伪差……………………………………………37 4.4.1自适应滤波介绍………………………………………………………………..37 4.4.2基于自适应滤波的运动伪差消除……………………………………………一39第五节本章小结………………………………………………………………44第五章心电信号特征波形的识别……………………………………46第一节小波变换方法简介……………………………………………………46第二节小波分析方法用于心电信号处理……………………………………48 5.2.1小波变换用于一维信号降噪…………………………………………………一48 5.2.2小波变换与心电信号去噪……………………………………………………..5 1第三节QRS波群检测…………………………………………………………54 5.3.1 QRS波群传统检测方法………………………………………………………。54 5.3.2小波变换与信号奇异性检测…………………………………………………..56 5.3.3小波变换的Mallat算法………………………………………………………..56 5.3.4基丁二止交小波变换的R波检测……………………………………………….58 5.3.5 Q波与S波的检测………………………………………………………………62第四节P波与T波的检测……………………………………………………63第五节QRS波群检测结果……………………………………………………64第六节本章小结………………………………………………………………65目录第六章总结与展望……………………………………………………66第一节总结……………………………………………………………………66第二节展望……………………………………………………………………66参考文献……………………………………………………………….68致谢……………………………………………………………………………………………72个人简历……………………………………………………………….73第一章绪论第一章绪论第一节课题研究背景随着技术的进步和人们健康意识的增强,传统的医疗诊断方式正在发生着变化,越来越多有效的技术手段被应用于人们的日常生活之中。人们对于医疗保健的要求除了症状治疗外还希望能够随时随地更加便捷准确地知道自己的身体状况。体域网作为无线传感网络的分支和物联网的重要组成部分,通过应用泛在计算、智能信息处理和新型网络化等技术来提高人们的健康水平,正日益受到研究人员的关注【1】。通过在便携的嵌入式设备之间建立能够进行短距离通信的无线传感器网络,体域网可以实现几十米范围内的环境监测和生物医学信号获取,如图1.1所示:图1.1体域嘲在生活中的应用传统的医疗监护一般采用有线连接的方式把不同种类的传感器采集到的生理数据和其他数据存储在本地存储设备中,经过一段时间的测量后由使用者送往医疗中心供专业的医务人员分析,起到医疗监护、健康诊断的目的。采用这种方式,使用者生理信号的产生与医生进行诊断分析之间有较长的滞后性,医播放器加载中，请稍候...
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