1. 研究目的与意义
随着科学技术日新月异的发展，人们生活水平越来越好的同时，各种疾病也越来越猖獗。据统计，心血管疾病是威胁人类生命的主要疾病，世界上心脏病的死亡率仍占首位，据统计，全世界死亡人数中，约有三分之一死于此类疾病，很多病人由于没能及时发现病变从而延误了治疗，死于非命。在我国因心血管疾病而死亡的人数占总死亡人数的百分之四十四，可见心脏病己成为危害人类健康的多发病和常见病。因此，对心血管疾病的诊断、治疗一直被世界各国医学界所重视。及时了解人类心脏病的状况，对于适时治疗、预防心脏病突发死亡，具有十分重要的意义。其中心电图(ECG)是判定此类疾病的关键方式，在临床上具有不可替代的地位。人工诊断ECG不仅会增加诊断者的工作量，也可能会使诊断者因为疲劳而造成误判。由此，ECG自动诊断系统应运而生，这类系统的核心是数字心电信号算法的研究。因此，我们有必要对心电预处理算法进行深刻的研究。
2. 课题关键问题和重难点
拟实现对心电信号的预处理，包括噪声去除、肌电干扰的去除、工频干扰的抑制、基线漂移的纠正等。
完成肌电干扰的滤除。肌电干扰由人体肌肉颤动引起，发生率具有随机性，频率范围为20-500Hz，其主要成分的频率与肌肉的类型有关，一般在30-300Hz，而心电信号的频率主要集中在5~20HZ，所以选择低通滤波器来滤除肌电干扰。
完成工频干扰的抑制。巴特沃斯带阻滤波器又称简单整系数带阻滤波器，其原理为一个全通网络，减去一个具有相同延迟和增益的窄带线性相位FIR滤波器，得到一个具有尖锐陷波特性的陷波滤波器。阻带下限截止频率fc1=49Hz，阻带上限截止频率fc2=51Hz，就可以消除50Hz的工频干扰。
3. 国内外研究现状（文献综述）
（一）ECG信号特征
人体心电信号是非常微弱的生理低频电信号，通常最大的幅值不超过5mV，信号频率在0．05～100Hz之间。心电信号是通过安装在人体皮肤表面的电极来拾取的。由于电极和皮肤组织之间会发生极化现象，会对心电信号产生严重的干扰。加之人体是一个复杂的生命系统，存在各种各样的其他生理电信号对心电信号产生干扰。同时由于我们处在一个电磁包围的环境中，人体就像一根会移动的天线，从而会对心电信号产生50Hz左右的干扰信号。心电信号具有微弱、低频、高阻抗等特性，极容易受到干扰，所以分析干扰的来源，针对不同干扰采取相应的滤除措施，是数据采集重点考虑的一个问题。常见干扰有如下几种：①工频干扰②基线漂移③肌电干扰
心电信号有以下几个特点：
信号极其微弱，一般只有0.05～4mV，典型值为1mV；频率范围较低，频率范围为0.1～35Hz，主要集中在5～20Hz；存在不稳定性。人体内部各器官问的相互影响以及各人的心脏位置、呼吸、年龄、是否经常锻炼等因素，都会使心电信号发生相应变化；干扰噪声很强。对心电信号进行测量时，必然要与外界联系，但由于其自身的信号非常微弱，因此，各种干扰噪声非常容易影响测量。其噪声可能来自工频(50Hz)干扰、电极接触噪点、运动伪迹、肌电噪声、呼吸引起的基线漂移和心电幅度变化以及其他电子设备的机器噪声等诸多方面。
（二）滤波器的选取
基线漂移是 ECG 信号的主要噪声之一，主要是由于病人呼吸。电极贴片滑动等所导致，频率一般低于 1Hz，其表现为变换缓慢的类正弦曲线， 基线噪声的频率比较低，而 ECG 信号本身含有很丰富的低频信号，所以无法使用低通滤波器进行基线漂移去除。传统的去除基线漂移的方法有：中值滤波法、小波变换法、算法平均滤波法、EMD 分解等。整体处理流程如下：
肌电干扰是由人体肌肉颤抖产生不规则的高频电分扰导致的，其频率范围很宽，一般在 10~1000Hz 之间，其表现为不规则的快速变化的波形； 肌电干扰的信号频率成分与肌肉的类型有关，一般在 30~300Hz，而心电信号频率主要集中在 5~20Hz，所以通过设计低通滤波器去除肌电干扰。
工频噪声是 ECG 信号的另外一种噪声，主要来源于工频电源以及器件周围环境中辐射出的电磁场，频率为 50Hz 或 60Hz，其表现为周期性的细小波纹，由于工频噪声通常在 50Hz 或 60Hz，所以对原始信号进行频域分析，根据信号频谱设计带阻滤波器即可滤除工频噪声。整体处理流程如下：
（三）EMD原理
这是一种可以将任何复杂信号分解为有限个固有模态函数（Instrinic Mode Function, IMF）的自适应、高效率的分解方法。经验模态分解适用于处理非线性和非平稳信号，例如心电信号，它有助于我们从很多方面理解信号的物理意义。
EMD对信号分解的原理是：把信号x(t)分解成一组内蕴模态函数(IMF)和一个最后的剩余值的和：
得到IMFs 的迭代过程需要满足两个条件：
（1）整个数据段内的零点数和极点数相等或至多相差1；
（2）信号由局部极大值确定的包络线和由局部极小值确定的包络线均值为零，即信号关于时间轴对称[57]。心电信号由EMD算法分解为一个高频部分（第一个IMF）和低频部分（剩余值），低频部分又将分解为高频部分（第二个IMF）和低频部分（剩余值），重复执行此过程，直到剩余量变成单一稳定的信号。
对心电信号x(t)进行EMD分解的具体步骤为：
（1）找到信号x(t)的局部极大值和极小值点，用三次样条插值计算出上、下包络线xu(t)和xl(t)；
（2）计算上下包络线的平均值m1(t)=(xu(t) xl(t))/2，并计算x(t)和m1(t)的差值：d1(t)=x(t)-m1(t)；
（3）将d1(t)作为一个新的信号，重复第1步和第2步直到得到的心电信号满足上面的第一个IMF：c1(t)，剩余值r1(t)=x(t)-c1(t)；
（4）将r1(t)作为一个新的信号，重复前3步，得到多有的IMFs。当第n次的迭代rn(t)成为稳定的信号时，迭代过程就停止。信号x(t)的EMD分解完成。
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4. 研究方案
1、读取ECG信号
MIT-BIH数据库中每个记录是从24小时的心电记录中选取了具有代表性的30分钟左右的数据片段组成数据库。每条一记录包括2导联数据,整个数据库大约有109494拍,都是经过至少两个以上的心电图专家手工独立标注的;记录以每通道每秒360采样点的规格进行数字化，具有11位分辨率，表示范围超过10毫伏。每个数据库记录包括三个文件,分别是头文件扩展名为.hea、数据文件扩展名为.dat和注释文件扩展名为.atr。
（1）头文件的识读
头文件的内容是由一行或多行ASCII码字符组成，并且至少包含-一个记录行,通常还有信号技术规范行、片段技术规范行(对于多片段数据记录)和信息注释行。
（2）数据文件的识读
MIT-BIH数据库中的数据存储格式有Format8、Format16、Format80、 Format212、 Format310 等8种，每一种格式中都是将来自两个或多个信号采样得到的数据交替存储。本文采用的是用于两个信号的采样数据交替存储的212格式,即用12位的二进制数据来存储，但标准计算机数据格式没有12 位的，就用3个8位的二进制数来表示2个12位的数。使用的时候只需用二进制读取文件的方式，再把数据整合就得到可用数据流，在Matlab平台下进行描图等一系列操作。
（3）注释文件的识读
记录了心电专家对相应心电信号的诊断信息，格式为MIT.它是一种紧簇性格式,每个注释的长度占用偶数个字节的空间，多数情况下是占用两个字节。每一个注释单元的前两个字节的第一个字节为最低有效位，16位中的最高6位表示了注释类型代码，剩余10位说明了该注释点的发生时间(其值为该注释点到前一注释点的间隔)或为辅助信息(附加信息的长度)。
2、去除肌电干扰
肌电干扰属于高频干扰，设计选用巴特沃斯数字低通滤波器。具体步骤是首先设计巴特沃斯型的模拟低通滤波器,再将该模拟滤波器转换为数字滤波器。设计用到的技术指标:心电信号通带截止频率wp;阻带截止频率ws,;通带最大衰减系数rp, ;阻带最小衰减系数rs。对于肌电干扰，rp=1.4，rs=1.6。
3、去除工频干扰
在设计数字滤波器之前，根据实际的应用情况及滤波器的复杂程度，需要确定ECG信号工频滤波的技术指标。应用dlsim函数求解离散系统的响应。y=dlsim(b，a, x); 求输入信号为x时系统的响应。b和a分别表示系统函数H(z)中，由对应的分子项和分母项系数所构成的数组。陷波器系统函数为：
4、基线漂移的矫正
零相移滤波器是指一个信号序列经过该滤波器滤波后相位不发生变化，即该滤波器系统函数的相位响应为零。显然，对于因果系统来说是不可能实现零相移的，在事先无法知道信号相位谱的情况下，实现零相移是不可能的。零相移只能是对非因果系统来说的。具体而言，零相移滤波器使用了当前信号点前面和后面的信号点所包含的信息，从本质上说就是使用了“未来的信息”来消除相位失真。
5. 工作计划
学期 1-15-16周 完成选题，查阅相关中英文资料，进行相关技术的学习，掌握一定的理论知识，熟悉对于软件MATLAB的操作；
学期 1-17-18周 与导师沟通进行课题的总体规划，等待导师下发毕业设计(论文)任务书；
学期 2-1-2周 进行课题的需求分析，撰写开题报告，并提交开题报告和外文翻译；
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
