心电信号的分析处理是目前信号分析领域的研究热点之一,研究内容也非常宽泛,所涉及的理论和技术很多,是一个多学科交叉的课题。迄今为止,心电信号分析仍然存在一定的改进空间,理论的研究和实际的软件实现方面仍然还存在着一定的不足。心电信号分析处理及软件实现算法的研究内容主要包括信号的预处理、心电波形的检测和准确定位、特征参数的选择和精确提取及心搏类型的自动分类。本文从以上四个方面展开了一定的研究,并针对其中的难点和关键技术进行讨论。本文的主要研究内容如下所示:(1)信号预处理:本文通过对课题的总体功能需求分析,确定了预处理算法的设计要求。预处理算法要求能够去除绝大部分高频噪声、低频噪声和伪迹干扰,使得预处理后的心电波形平稳、连续、特征波形明显。本文研究了几种预处理算法,最终采用了基于小波变换的实时降噪算法。(2)心电波形的检测和准确定位:心电波形的检测和准确定位是实现心搏类型自动分类的关键之一,根据心电信号后续应用的需求,本文研究了基于滤波器组的QRS波群检测算法和基于小波变换的自适应QRS-T对消P波检测算法,其中P波检测算法与T波检测算法类似。(3)特征参数的选择和精确提取:心搏类型自动分类的效率和准确度在很大程度上取决于特征参数的选择和提取。本文研究了几种参数选择和提取算法,决定使用基于深度置信网络的特征参数的选择和提取方法。(4)心搏类型的自动分类:心搏类型的自动分类是软件实现的直观体现。本文根据深度置信网络提取的信号特征参数,研究了几种心搏分类算法,最终采用了基于高斯核函数的非线性支持向量机分的类算法。针对提出的四个研究方面,本文设计了心电信号自动分析模块,并根据功能模块的需求设计了与之对应的软件模块,最后使用MIT-BIH数据库的数据验证了模块的功能。