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基于小波变换的ECG特征提取与分类识别研究

作　者: 吴豆豆
导　师: 柏正尧
学　校: 云南大学
专　业: 生物医学工程
关键词: ECG信号 小波变换 特征提取 BP网络
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


生物特征识别技术利用人的生理或行为特征,自动实现对个人身份的识别和认证。它具有传统的身份鉴别方式所无法比拟的优势,已逐渐成为国际的研究热点之一。目前,已被应用到人们日常工作、生活中的生物特征的身份识别方法主要有人脸识别、指纹识别和声音识别等。然而,指纹易被遗留在抓取的物体上而被别人盗用；脸形容易从用户的相片中提取出来；声音容易被模仿等等。因此,探索新的生物识别方法仍然是身份识别领域的热点之一ECG信号不仅是一个非常有用的临床诊断工具,而且也是一种很好的用于身份认证的生物特征识别工具。首先,它具有普遍性,即每个人都具有。其次,ECG信号具有唯一性。不同人的心脏位置、大小、和解剖结构的不同,以及年龄、性别、体重、胸部构造的不同会造成了人与人之间心电图信号存在差异。再次,ECG信号还具有稳定性,在较长时间内心电信号是保持不变的。近年来,相关机构和科研人员已着手将心电信号用于生物特征识别领域并取得了一定的研究成果。由于心电信号作为身份识别技术还处在初始阶段,是一种比较新颖的身份识别技术,因此还有许多需要完善的地方,为了提高身份识别的准确率以及识别算法的效率,本文在前人研究的基础上,做了如下工作：(1)选择了MIT-BIH标准心电数据库,对其进行基于小波变换的ECG特征提取,验证了方法的有效性,然后选择了5个人的50例心电周期作为实验数据,对这些心电信号进行识别分类。(2)考虑到原始信号中所含有的工频干扰和基线漂移,分别采用巴特沃斯滤波器和中值滤波法对心电信号进行预处理,消除心电信号中的噪声干扰。(3)对实验数据进行小波变换的特征提取,详细介绍了进行ECG信号特征提取的具体步骤,提取了15个时间距离特征和6个幅值特征,将其作为身份识别的特征参数。在QRS复波定位过程中与传统的差分阈值算法进行实验对比,实验证实小波变换在计算速度和R波定位准确率方面更有优势。(4)详细介绍了BP网络,给出了BP算法的推导过程,并基于提取出的特征参数通过构造和训练部分样本序列,完成ECG身份识别的验证。试验结果表明,对ECG的特征识别是一种新型的可操作性的生物识别方法,BP网络对5个人的身份能够完全识别,识别率达到了100%。基于神经网络的心电信号识别方法是一种有应用前景的身份识别方法。

全文目录


摘要  3-5
Abstract  5-9
第一章 绪论  9-14
  1.1 生物特征识别技术概述  9-10
  1.2 传统的生物特征识别方法介绍  10-11
  1.3 ECG信号用于身份识别的研究背景  11-12
  1.4 ECG用于身份识别研究现状  12-13
  1.5 本文的主要工作及目的  13-14
第二章 小波变换的基本理论  14-24
  2.1 Fourier变换和小波变换的区别及联系  14-16
  2.2 小波变换的定义  16-17
    2.2.1 连续小波变换  16
    2.2.2 离散小波变换  16-17
  2.3 Mallat算法和多采样数字滤波器  17-20
  2.4 小波变换与信号奇异性检测  20-24
第三章 ECG信号特征提取与分类识别  24-44
  3.1 心电图基本介绍  24-25
  3.2 ECG信号的预处理  25-29
    3.2.1 去50Hz工频干扰  26-28
    3.2.2 去基线漂移  28-29
  3.3 常用QRS波检测方法总结  29-31
  3.4 ECG信号的特征点检测  31-33
  3.5 ECG各波段的定位  33-36
  3.6 特征点及特征向量提取  36-38
    3.6.1 ECG特征的归一化  36-37
    3.6.2 特征提取  37-38
  3.7 BP神经网络的ECG识别原理  38-44
    3.7.1 BP神经网络模型  39-40
    3.7.2 BP网络的学习算法  40-44
第四章 实验结果与分析  44-53
  4.1 MIT-BIH数据库  44
  4.2 心电波形预处理  44-47
  4.3 两种QRS波检测方法比较  47-48
  4.4 ECG特征提取算法  48-51
  4.5 基于BP网络的识别结果  51-53
第五章 总结和展望  53-55
  5.1 本文总结  53-54
  5.2 前景展望  54-55
参考文献  55-58
致谢  58-59
攻读硕士学位期间发表学术论文及参与项目情况  59

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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