[发明专利]一种心电信号R波的自适应CA-CFAR定位方法

说明书

本发明公开了一种心电信号R波的自适应CA‑CFAR定位方法，先利用滤波器组对心电信号进行预处理；然后将预处理后的信号利用自适应CA‑CFAR检测判决；最后由心电信号R波的间隔特性做一个不应期剔除规则的处理，得到R波的定位。本发明与经典的滤波后采用动态门限和差分方法的检测算法相比，由于预处理采用了滑动窗口滤波，增强了R波分量，提高了对较小R波的检测精度；与小波变换算法的R波检测和利用双斜率方法检测相比，由于采用了单元平均恒虚警方法，对噪声中信号的检测性能提高。

技术领域

本发明属于医疗器械技术领域，涉及医疗器械中的心电图处理，特别涉及一种心电信号R波的自适应CA-CFAR定位方法。

背景技术

心电图(Electrocardiogram，ECG)信号能简单地记录由心脏产生的电活动，是一种有效的非侵入性工具，可用于测量心率、检查心律、诊断心脏异常、情绪识别和生物特征识别等多种生物医学应用。由于心电图记录的是心脏在一段时间内通过在人体身上放置电极而产生的微小电活动，所以心电图的波幅较小，一般都是毫伏(mV)级别，其频带范围在0.05～100Hz，有时噪声可能直接将信号掩盖，所以是一种低幅值、低频率、低信噪比的生理信号，这对心电信号检测带来了较大的困难。

Pan与Tompkins等提出经典的QRS波群的检测算法，利用了滤波器组对信号滤波预处理，其带通滤波器有效减少了ECG信号中的噪声干扰，并利用差分方法和动态门限对R波进行定位检测；虽然有效的检测到了R波，但是精确度不高，对较小R波检测效果不佳。HulyaK S,Suleyman C等利用小波变换对ECG信号处理，但是算法抗噪性较弱。WangY,Deepu C J等根据ECG信号性质，将信号进行双斜率处理，最终将QRS变为一个单峰进行检测定位，算法提高了检测精度，但对于噪声中的小峰值信号其算法稳定性能减弱。

发明内容

本发明解决的技术问题在于提供一种心电信号R波的自适应CA-CFAR定位方法，可以提高检测精确度和稳定性，同时在低信噪比时仍具有良好的检测性能，克服现有心电信号R波检测的不足。

本发明是通过以下技术方案来实现：

一种心电信号R波的自适应CA-CFAR定位方法，包括以下操作：

1)将待处理的ECG信号经过带通滤波滤除低频噪声和高频噪声，得到QRS波群信号凸显的信号e，然后将信号e经绝对值反转得到信号S_max，并用低通滤波器对信号S_max进行平滑得到信号m，再经滑动窗口滤波对信号m进行求和处理得到信号l(n)；

2)将信号l(n)经过平方律检波，得到输入信号y_n；

3)输入信号y_n中待测单元D的参考单元的平均功率Z为：

其中，x_i和y_i分别是待测单元D前后N个参考单元内第i个参考单元信号的功率，n为信号长度，Z为平均功率；

将平均功率Z与乘积因子T相乘得到CA-CFAR门限S；所述的乘积因子T根据来设置，其中，P_fa为恒虚警率，R_r是参考单元数；初始参考单元数与数据采样频率f_s的关系为R_r＝α×f_s，α为系数；

4)再对待测单元D和门限S进行归一化并取其对数：

S＝T×Z

其中，S为门限，T为乘积因子，Z为平均功率，y_D为平方律检波后的待测信号，max(y_D)是y_D的最大值，max(S)为S的最大值；