Вейвлет-анализ кардиосигналов в среде Matlab
Рассмотрена проблема точного обнаружения QRS-комплексов кардиосигналов с целью раннего диагностирования болезней сердечно-сосудистой системы человека. Для этой цели применяются различные алгоритмы, основанные либо на методах цифровой фильтрации, либо на математическом моделировании отдельных участков электрокардиограммы. Однако указанные методы имеют ряд недостатков, снижающих точность определения QRS-комплексов. В то же время вейвлет-преобразования, позволяющие практически безошибочно идентифицировать локальные особенности нестационарных сигналов, находят все большее применение в различных областях техники. Представлено получение вейвлет-спектрограмм в среде Wavelet Toolbox с использованием различных вейвлетов и уровней декомпозиции. По амплитудам вейвлет-коэффициентов можно судить о наличии скачков, разрывов, т. е. идентифицировать QRS-комплекс. На основании сравнения вида QRS-комплекса и графиков масштабирующих функций различных вейвлетов определен наиболее оптимальный вейвлет для идентификации QRS-комплекса, а также шумоподавления в кардиосигналах. Полученные результаты могут применяться не только в электрокардиографии, но и при решении за-дач идентификации и обработки сигналов различного типа.
Авторы: Б.Ф.Бадалян, О.А.Гомцян, С.Г.Гомцян
Направление: Радиотехнические средства передачи, приема и обработки сигналов
Ключевые слова: Кардиосигнал, QRS-комплекс, вейвлет-преобразование, спектрограмма, сжатие
Открыть полный текст статьи