【摘 要】
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多通道心电信号较单通道而言,信息更为丰富。不管多通道还是单通道,实际中心电信号总会混有各种干扰和噪声,比如基线漂移、运动伪迹、肌电干扰等,因此在它们进行分析前往往首先要进行增强。常用的多通道心电增强算法里,PCA追求分离分量的不相关性,ICA追求分离各分量的独立性,πCA追求的则是相位映射后的最大期性,它们的目标函数与信号增强的初衷并不完全一致。本文鉴于心电等生理信号重性的特点,研究了用于多通道心
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多通道心电信号较单通道而言,信息更为丰富。不管多通道还是单通道,实际中心电信号总会混有各种干扰和噪声,比如基线漂移、运动伪迹、肌电干扰等,因此在它们进行分析前往往首先要进行增强。常用的多通道心电增强算法里,PCA追求分离分量的不相关性,ICA追求分离各分量的独立性,πCA追求的则是相位映射后的最大期性,它们的目标函数与信号增强的初衷并不完全一致。本文鉴于心电等生理信号重性的特点,研究了用于多通道心电信号增强的重复分量分析方法（RCA）。主要工作下:论文的第二章提出了 RCA的基本算法,它以重复性成分所占信号能量占比最大目标函数确定一个最优变换;仿真实验的结果显示,RCA算法具有增强效果,而且当号中含有多种重复分量时,可分别按感兴趣的重复分量进行有效增强。论文的第三章研究了基于RCA的多通道母体心电增强算法,在数据库A和B 619组腹壁电数据上的实验结果表明,在噪信比、F1以及能量占比3个指标上,RCA法的增强效果均好于其他多通道增强算法。并且,本算法对于R波初检的结果具有较的容错性,即初检结果有一定错检时,也能对数据实现较稳定的增强效果。此外,对同采集电极摆放位置下的数据,经过本算法增强获得的信号也具有更好的一致性。论文的第四章则研究了基于RCA的胎心电提取算法。通过迭代的形式逐次减去体成分,每一次都经过RCA变换后减去增强信号的母体成分再返回原来的信号空间里与其他现有算法的对比结果表明,本算法可以有效去除母体成分,同时保留与母体R位置重合的胎心电。论文第五章对全文进行了总结,也对下一步的工作进行了展望,指出RCA算法仅仅可以用于增强,也可以根据不同的应用场景实现不同的功能。
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