非平穩(wěn)信號的特征提取.pdf

1、信號與信息處理是信息科學(xué)中近十幾年來發(fā)展最快的學(xué)科之一，傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)信號處理有三個(gè)基本的假設(shè)：線性，高斯性和平穩(wěn)性，而現(xiàn)代信號處理方法是以非線性，非高斯性和非平穩(wěn)性作為分析與處理的對象，尤其以非平穩(wěn)信號的處理引人注目。 在具有強(qiáng)烈非平穩(wěn)性的心電信號的分析中，最為首要且關(guān)鍵的問題就是QRS波群的檢測。這是因?yàn)榭煽康腝RS波群檢測，不僅是診斷心律失常的重要依據(jù)，而且只有在確定QRS波群后，才有可能計(jì)算心率、心率變異性，并進(jìn)一步地檢測和

2、分析心電的其它細(xì)節(jié)信息。 QRS波群檢測經(jīng)歷了幾十年的發(fā)展，目前已經(jīng)提出了多種檢測方法，本文試圖從另外的角度來分析心電信號，利用基于RLS算法的自適應(yīng)AR建模和結(jié)合小波的KALMAN算法，對QRS波進(jìn)行預(yù)測和校正，當(dāng)心電信號發(fā)生變化時(shí)，如某種疾病導(dǎo)致心電信號產(chǎn)生的變化，自適應(yīng)模型可以自動(dòng)的對模型進(jìn)行修正，再根據(jù)R波在各個(gè)尺度上的小波系數(shù)，通過一定的判定準(zhǔn)則進(jìn)行判別，從而確定心電信號的R波位置。 實(shí)驗(yàn)證明，本文中采用的算法