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《桂林电子科技大学》 2018年
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基于高阶统计量的BCG信号特征分析与识别

王曼  
【摘要】:在当今社会,由于工作压力大、环境污染及食品安全等因素的影响,现代人很容易出现突发心脏问题,心脏健康问题越来越受到人们重视,因此人们对医院以外心脏活动日常监测的需求日益增加。而心冲击图信号(Ballistocardiogram,BCG)作为一种非创伤、无感觉心脏活动检测方法,适合用于家庭日常心脏监护。心脏收缩时血液从血管中喷射引起皮肤表面振动,将这种周期性微弱振动记录下来就是心冲击图信号。本文设计了一种基于压电薄膜传感器的坐式BCG信号联合采集系统,能在无感觉状态下采集受试者运动前、后的BCG信号。对不同状态下的信号进行特征提取、特征分析与模式识别,建立BCG信号的状态模型,为进一步的诊断及治疗等提供辅助。论文主要工作如下:(1)BCG信号时域特征的分析和提取。对采集的BCG信号进行预处理后,在局部极大值法定位J波的基础上,提出一种阈值判断法,能准确标记幅度较小的H、I、K、L波,实验结果表明本文提出的方法能准确标记BCG波群特征点。分别用BCG信号和脉搏信号计算运动前、后的心率,结果表明两种信号计算的心率差异较小,证明了BCG信号采集系统有良好的鲁棒性。分析并提取了H-I、I-J、J-K、I-K、H-L波的时间间隔和JK/IJ幅值比,比较运动前后BCG信号心率差异、时间间隔的差异。此外,由BCG信号是振动信号的原理,提取了能量、均方根、峰值系数等时域特征。(2)BCG信号高阶统计量特征的分析与提取。与方差、协方差、功率谱等传统二阶统计量相比,高阶统计量不但保留了信号的幅度信息,同时也保留了非平稳信号的相位信息。由于高阶统计量已在脑电信号、心电信号等生理信号分析上取得了不错效果,本文提出将高阶统计量分析法应用到BCG信号的分析当中,利用双谱分析运动前、后BCG信号的非线性耦合现象,分析BCG信号双谱幅值三维图、平面图,双谱相位三维图、平面图。针对双谱分析计算量大的缺点,提出采用计算量更小的双谱切片分析方法,分析了BCG信号切片谱的幅值和相位,提取了BCG信号切片谱幅值最大值,切片谱平均相位。此外还对偏度系数,峭度,峭度因子等高阶统计量特征进行了分析。实验结果表明运动前、后BCG信号高阶统计量特征有显著差异。(3)基于小波变换多分辨分析的BCG信号特征分析和提取。为了进一步详细研究BCG信号特性,提出一种基于小变换的BCG信号双谱分析与特征提取方法,对运动前、后的信号进行小波分解,在不同的频域子带对BCG信号进行特征分析与研究。本文采用db5小波对BCG信号进行6层分解,对分解后的子带小波系数重构得到子带BCG信号,分析每层子带信号的频谱。利用双谱和切片谱分析子带BCG信号,通过实验结果对比分析,本文选取了各子带能量和子带信号切片谱幅值最大值作为BCG信号模式识别的特征。(4)建立基于BP神经网络的BCG信号分类模型。对BP网络进行参数优化,以本文所选择的33个特征参数作为输入时识别率为79.5%;选出使识别率最高的特征参数组合作为网络的输入,最终网络综合识别率达到83.332%。本文利用优化的BP神经网络模型,对脉搏信号和BCG信号进行分类识别对比实验,结果显示本文提取的特征和建立的分类模型具有良好的稳定性和适用性。
【学位授予单位】:桂林电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:R540.4;TN911.7

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