使用LabVIEW進行心電信號處理

圖6 利用UWT消除心電信號中的寬帶噪聲

　　UWT相比于離散小波變換(DWT)，在平滑度和精度之間有著更好的折中。通過將去噪后的心電信號和未經去噪的心電信號相比較，如圖7所示，可以發現寬帶噪聲被極大地抑制而心電信號的細節則保持不變。

圖7 UWT去噪前及去噪后的心電信號

　　2. 對心電信號進行特征提取

　　為了診斷，需要從預處理后的心電數據中提取各種特征，包括QRS波間隔、QRS波幅度、PR間隔、ST間隔、胎兒心率等。這一節將主要討論QRS綜合波檢測和胎兒心電圖提取。

　　QRS綜合波檢測

　　在心電信號中檢測R峰值和QRS綜合波，可以提供關于心率、傳導速度、心臟內各種組織狀態和各種異常情況的信息。它為心臟疾病的診斷提供依據，所以在心電信號處理領域引起了極大關注。但是，噪聲和隨時間變化的形態使得檢測非常困難。

　　因為小波能夠借助于多分辨率的優勢對帶噪聲的信號進行主要特征的提取與分析，所以近年來提出了許多基于小波的檢測方法。在本文中，LabVIEW ASPT工具箱中的WA Multiscale Peak Detection VI被用于檢測Q、R和S點。在波峰/波谷檢測前，使用Multiresolution Analysis Express VI將心電信號分解為8級的Daubechies6 (db06)小波（如圖9所示），然后使用D4和D5子帶重建出信號。之所以可以利用D4和D5子帶進行重建，是因為幾乎所有的QRS細節都處于這兩個子 帶中，這使得QRS檢測更為精確。

圖8 心電信號多分辨率分析和QRS波檢測的實現

　　圖9顯示了經過小波多分辨率分析（MRA）和波峰/波谷檢測處理后的心電信號，以及原有的心電信號（來自MIT-BIH數據庫）。在本圖中，你可以發現波峰和波谷(特別是Q和S點)在經過小波多分辨率分析后變得更為明顯。

圖9 原始的心電信號、經過MSA后的心電信號以及波峰/波谷檢測后的心電信號

　　在進行QRS綜合波檢測后，可以利用其它方法進行特征分析。例如，可以利用R-R間隔信號進行心率變化(HRV)分析,顯示心臟和神經系統的狀態。

　　胎兒心電信號提取

　　胎兒心電圖(FECG)可以從孕婦腹部的心電信號(AECG)中得到，并提取出胎兒心率(FHR)，它顯示了胎兒的心臟狀態。圖10中顯示了8通道孕 婦心電信號處理系統中導聯的位置。產婦胸部的心電信號由胸部的導聯得到，而腹部的心電信號由腹部導聯得到。這一節中，我們使用如下兩種方法提取胎兒心率： 獨立分量分析(ICA)和自適應濾波。

圖10 8通道孕婦心電信號處理系統中導聯的位置(包含5個腹部導聯和3個胸部導聯)