心电信号数学模型分析
摘要目的方法针对心电信号波形形态间的相似性信摘要目的扩展深化心电信息的分析方法。方法目的方法息提出心电相关序列electrocardio2correlatio
seque
ceECCS的分析方法并对试验数据、MIT2BIH数据库中的数据构建出心电相关序列进行分析。结果结果心电相关序列较好地展现了心电结果信号波形形态相似程度的变化趋势。结论心电相关序列可以在载人航天条件下从一个新的途径研究心结论肌电活动情况。关键词心电相关序列相关度时域分析心率变异性关键词
ECG是一种基本的人体生理信号具有重要的临床诊断价值。其特点是信号微弱信噪比小一般正常人的心电信号频率在005～100Hz范围内幅度为10LV胎儿～5mV成人。然而体表检测心电信号中常带有工频干扰、基线漂移、肌电干扰等各种噪声给临床对心血管疾病的诊断带来了障碍，也无法准确测得其心率，进而无法进行心率变异分析。随着社会的发展，心电图自动诊断系统在临床上用得越来越广泛，并在临床上得到一定的应用。如何提高心电联导信号自动分析水平是目前心电自动分析的最大问题。有时候为了研究药品的药理和毒理，需要对动物进行试验，因此动物的心电、血压或脉搏等的测量也同样重要，因此本试题所给数据完全实测数据，并包含多种心电数据。首先对心电信号进行预处理，从而测得RR间期，得到瞬时心律，瞬时心律信号即为HRV信号，分析HRV信号可以与很多疾病联系在一起，附件数据是某些动物实测心电数据（未作说明的数据，其采样频率为1000Hz），根据数据建立模型和算法实现心率测量和心率变异分析。问题1：分析每个信号是否有工频干扰、基线漂移、肌电干扰，并给出算法分别处理这三种干扰，并分析算法的复杂程度，算法以实用和高效率为目标，最好可实时处理。问题2：建立一种模型和算法，测量瞬时心率，该模型和算法最好能够处理所有所给出的数据，而不是每个数据单独给出模型和算法，如果不能则需要分析正确测量率。对所建立的模型及算法进行算法复杂度分析。问题3：对瞬时心率信号即HRV信号进行分析，从而判断是否存在心率变异，针对这些信号提出相应的心率变异分析算法。
一、数据处理首先对兔子的原始数据进行分析，首先对兔子的原始数据进行分析，利用数学工具和付利叶变换，则可以得出图1和图2：clcclearclosealldataloadchua
chu1_1txt
Nle
gthdatat1N
fm0001tfigure1plotmdata1rlege
d信号1grid
求付利叶变换freque
cy100005121024实r