[发明专利]基于极值域均值模式分解和改进Hilbert包络的R波检测算法

权利要求书

1.一种基于极值域均值模式分解和改进Hilbert包络的R波检测算法，其特征在于包括如下步骤：

(1)从MIT-BIH数据库中提取心电信号x(t)，对心电信号进行巴特沃斯低通滤波；

(2)对滤波后的心电信号进行极值域均值模式分解；

(3)确定重构心电信号的IMFs分量，对心电信号进行重构得重构信号y(t)；

(4)对重构心电信号y(t)进行Hilbert变换并取改进的近似包络，完成心电信号的预处理得信号z(t)；

(5)制定基于斜率阈值的R波检测策略，设置R波检测的斜率阈值Th，依照斜率阈值检测策略，对信号z(t)进行R波位置的检测；

(6)采用误检策略以及漏检回溯策略进行误检与漏检的查询。

2.根据权利要求1所述的心电信号R波检测算法，其特征在于步骤(1)中确定巴特沃斯低通滤波器的截止频率，由于90％的QRS波能量集中在0.25-35Hz，所以本发明设定的截止频率为35Hz。巴特沃斯低通滤波滤除高频噪声的干扰，降低极值域均值分解的分解层数，降低计算量。

3.根据权利要求1所述的心电信号R波检测算法，其特征在于步骤(2)的极值域均值模式分解，在求极值点的均值时利用中值定理使用局部信号中的所有数据，因此能够得到正确的局部均值；在处理两端点数据时，通过波形匹配的方法，能有效避免边界效应，抑制模态混叠，提高数据分解的精度和时频分辨率。

4.根据权利要求1所述的心电信号R波检测算法，其特征在于步骤(3)重构心电信号时舍掉高尺度的低频信号，用前4个IMFs分量对心电信号进行重构。

5.根据权利要求1所述的心电信号R波检测算法，其特征在于步骤(4)的改进近似包络，本发明提出一种改进的近似包络，能够在增强R波能量的同时很好的抑制各种噪声以及大P/T的干扰，比传统包络更容易实现R波的检测。

6.根据权利要求1所述的心电信号R波检测算法，其特征在于步骤(5)中斜率阈值检测策略，由于预处理后心电信号中R波斜率明显增大，所以本发明提出基于斜率阈值的特征检测算法。

7.根据权利要求1所述的心电信号R波检测算法，其特征在于步骤(6)中误检以及漏检回溯策略的制定。为防止漏检，当检测到的R点为第一个R点，且i＞460，则降低阈值重新检测；如果当前检测到的R点为第二个，且R(2)-R(1)＞460，则降低阈值重新检测；若当前检测到的R点为第k(k＞2)个，且则降低阈值重新检测。为防止误检，据绝对不应期概念，检测当前确定的R点后200ms内是否有更大峰值，若存在，则用更大峰值点代替原检测到的R点。从当前检测到的R点处跳过360ms，继续检测。仿真实验结果表明，该跳检策略既能提高检测效率也不会导致漏检。