基于改进小波变换的QRS特征提取算法研究

侯晓晴 仝泽友 刘晓文

摘  要： 心电图数据是分析人体心脏病理的基础，针对心电数据的QRS波形特征提取问题，提出一种基于改进小波变换的特征提取方法。首先，选用小波函数Coiflet对采集信号2层分解，然后进行去噪处理。最大限度地保留心电信号有用特征成分，采用极大值与斜率双重检测法进行QRS波中R峰的定位，进而准确提取QRS特征。最后利用MIT?BIH数据库验证算法的准确性和有效性。实验结果表明，该算法针对QRS波形特征识别精度达到了99.661%，具有更高的有效性。

关键词： QRS波识别; 特征提取; 心电信号; 小波变换; 信号去噪; R峰定位

中图分类号： TN911.72?34                       文献标识码： A                         文章编号： 1004?373X（2020）13?0057?05

Research on QRS feature extraction algorithm based on improved wavelet transform

HOU Xiaoqing1， 2， TONG Zeyou1， 2， LIU Xiaowen2

（1. School of Information and Control Engineering， China University of Mining and Technology， Xuzhou 221000， China;

2. Internet of Things （Perception Mine） Research Center， China University of Mining and Technology， Xuzhou 221000， China）

Abstract： ECG data is the basis of human heart pathological analysis. In allusion to the QRS waveform feature extraction of ECG data， a feature extraction method based on improved wavelet transform is proposed. The wavelet function Coiflet is selected to perform 2?layer decomposition of the ECG signal， and then signal denoising is performed. The useful characteristic components of ECG signal is retained to the greatest extent. The maximum value and slope double detection method is used to locate the R peak in the QRS wave， so as to accurately extract the QRS feature. The MIT?BIH database is used to verify the accuracy and effectiveness of the algorithm. The experiment results show that the proposed algorithm has a high accuracy for the QRS waveform feature recognition， and its accuracy reaches to 99.661%. Therefore， it is of higher effectiveness.

Keywords： QRS wave recognition; feature extraction; ECG signal; wavelet transform; signal denoising; R peak positioning

0  引  言

心電图（Electrocardiogram，ECG）的QRS波形检测是心电图分析的基础，它反映了心脏收缩期间的内部电行为，它的状态和发生的时间信息也包含了大量的心脏状态信息[1]。心电信号的检测与分析直接影响人体心脏疾病诊断和治疗的准确性和可靠性。然而，ECG信号十分微弱，难以采集，且容易受到肌电、基线漂移等噪声影响。其中，运动伪影是一种特殊的基线变化，它是基线漂移瞬间变化的部分，主要是由病人皮肤的运动导致电极的移动造成的[2]。这些噪声的存在给心电信号处理带来了一定的难度，如何进行精确有效地QRS波检测成为国内外众多专家学者共同面对的难题。

经过众多专家学者的不懈努力，提出了利用小波变换去除心电图信号噪声、检测QRS波的算法。文献[3]分析了ECG信号功率谱密度的主要特征， 以及小波变换的变换尺度与信号频率之间的关系，提出了QRS波群的能量主要集中在变换尺度上。……