[发明专利]面向FPGA实现心电信号R波自动检测的方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及信息处理以及医学信号处理领域，特别是一种面向FPGA实现心电信号R波自动检测的方法及系统。

背景技术

典型的正常心电图主要由一系列的P波、QRS复合波、T波及U波波组组成，其中每个特征波参数或波形间期都代表不同的电生理学意义。

心电信号特征波检测的主要内容是对QRS波群的定位，并提取相关的波形时域特征参数，QRS波群的确定为检测其他特征波和计算心率提供了可能，可区别正常与异常心律，进而检测和分析心电信号的其它细节信息。QRS波群检测主要分两步进行，首先是检测R波波峰，其次在R波波峰检测的基础上定位QRS波群的起止点，其中首要问题是定位R波，R波的确定是心电信号其他细节信息分析的前提。但是心电信号波形的多样性、复杂性、变异性以及可能含有的各种干扰噪声，都增大了QRS波群精确检测的难度。目前，心电信号特征波检测方法主要有数学形态学法、模板匹配法、BP神经网络及其学习算法和小波变换法等几个方面。但这些方法普遍存在高精度算法复杂、实时性差、难以在现有硬件平台上实现以及现有硬件平台上的算法检测精度不高等问题。同时，现有技术大多采用高级语言编程实现，运算量大，难以满足实时性要求。

发明内容

为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种面向FPGA实现心电信号R波自动检测的方法及系统，提高QRS波检测精度，加快检测算法的识别速度。

本发明解决其问题所采用的技术方案是：

一种面向FPGA实现心电信号R波自动检测的方法，包括面向FPGA实现的以下步骤：

（1）采用双正交二次样条小波对心电信号进行4层小波分解；

（2）采用自适应阈值法分别获取第3、4层上的自适应阈值；

（3）根据第3、4层上的自适应阈值分别获取小波分解系数在对应层上的正负模极值对；

（4）去除正负模极值对中的伪模极大值点；

（5）根据去除伪模极大值点后的正负模极值对定位R波。

进一步，所述步骤（5）之后还包括：

（6）在小波分解的第2层上，以定位出的R波为核心，向前后的一段时间窗中各寻找一个模极大值点，定位出Q波和S波。

进一步，若在前后的一段时间窗中找不到模极大值点，表示Q或S波不存在，则把R波对应的模极值对的起止点作为QRS波的起止点。

进一步，所述步骤（1）中心电信号为去除噪声后的心电信号。

进一步，采用加权阈值法去除原心电信号中的噪声信号。

进一步，所述步骤（2）中，通过以下方法分别获取第3、4层上的自适应阈值：

设尺度2^j的自适应阈值为Th_j(j=1，2，3，4)，其中，=1，2，3，4，为对应的层值，为层的模极大值，下一个QRS波的模极大值的阈值估计参数通过下式获取：

，以此计算出第3、4层上的自适应阈值。

进一步，所述步骤（4）中，根据补充检测策略，删除多检点补偿漏检点，以去除正负模极值中的伪模极大值点。

进一步，所述步骤（5）定位R波时，所述R波的位置为第3层和第4层上的小波系数均寻找到正负模极值对时的过零点的位置。

一种面向FPGA实现心电信号R波自动检测的系统，包括面向FPGA实现的小波分解模块和检测模块，其中：

所述小波分解模块用于对心电信号进行4层小波分解，最终分别输出第3、4层上的小波系数；

所述检测模块用于以第3、4层上的小波系数作为输入信号，采集第3、4层上的正负模极值对，同时定位其过零点为R波，完成心电信号特征波的检测。

进一步，所述小波分解模块包括地址发生器单元，所述地址发生器单元分别连接心电数据RAM单元、滤波器系数RAM单元、控制单元和乘法器单元，所述心电数据RAM单元和滤波器系数RAM单元分别连接乘法器单元，所述乘法器单元依次连接累加器单元、寄存器单元和二抽取单元，所述控制单元分别与累加器单元、寄存器单元和二抽取单元连接；

以上每一级并行结构中的基本运算单元级联进行小波分解运算，每一层小波分解的低频小波系数作为下一层小波变换的输入，最终分别输出第3、4层上的小波系数；

所述检测模块包括可分别接收第3、4层上的小波系数的比较器一、小波分解数据存储器和寄存器，所述比较器一与小波分解数据存储器互连，所述小波分解数据存储器还连接比较器二，所述寄存器通过阈值寄存器连接比较器二；