[发明专利]一种智能心电信号处理方法

说明书

本发明涉及一种信号处理的技术领域，公开了一种智能心电信号处理方法，包括：采集心电信号并对心电信号进行预处理；对预处理后的心电信号进行特征提取，得到心电信号特征；以心电信号特征为输入，心电信号分类结果为输出，构建深度堆栈网络心电信号识别模型，并确定参数优化目标函数；利用罚函数优化算法对目标函数进行优化求解，得到优化后的模型参数；依据优化模型参数以及心电信号识别模型，将按照预处理以及特征提取后的心电信号特征作为模型输入即可得到心电信号的处理分析结果。本发明实现了心电信号的智能处理。

技术领域

本发明涉及信号处理的技术领域，尤其涉及一种智能心电信号处理方法。

背景技术

现有的心电信号分析处理通常是对已经生成的心电信号数据进行分析，难以实时地监测患者当前的心率情况。患者的心电信号变化情况是十分复杂的，特别是在患者面对突发状况时，再通过采集心电信号进行分析，将导致患者失去宝贵的抢救时间。为此，本专利提出一种实时监测患者的心率并进行处理分析的方法。

实时心电信号处理这一场景有3个主要需求，一是对运行时间要求比较高，因此其需要快速和低延迟的服务；二是通常需要长时间不间断运行，因此要求分析效率尽可能快；三是心电信号需要能够进行实时准确的分析，因此需要具有较为高效和智能的特性。针对上述需求，本专利提出一种智能心电信号处理方法实现对心电信号的快速处理分析。

发明内容

本发明提供一种智能心电信号处理方法，目的在于（1）实现快速的心电信号分析处理；（2）提高心电信号处理效率。

实现上述目的，本发明提供的一种智能心电信号处理方法，包括以下步骤：

S1：采集心电信号并对心电信号进行预处理；

S2：对预处理后的心电信号进行特征提取，得到心电信号特征；

S3：以心电信号特征为输入，心电信号分类结果为输出，构建深度堆栈网络心电信号识别模型，并确定参数优化目标函数；

S4：利用罚函数优化算法对目标函数进行优化求解，得到优化后的模型参数；

S5：依据步骤S4得到的优化模型参数以及心电信号识别模型，将按照步骤S1-2处理后的心电信号作为模型输入即可得到心电信号的处理分析结果。

作为本发明的进一步改进方法：

所述S1步骤中采集心电信号，构建高通滤波器，利用高通滤波器对心电信号进行滤波处理，包括

将心电电极片与心电传感器连接，并将心电电极片固定在人体皮肤部位，心电电极片持续获取人体的心电信号，并将心电信号传输到心电传感器；

在心电传感器内的信号接收部分构建高通滤波器，所述高通滤波器包括一个电容器以及一个电阻，电容器与心电信号通路串联，电阻与信号通路并联；

高通滤波器允许心电传感器接收信号频率高于截止频率的心电信号，所述截止频率的计算公式为：

其中：

R表示高通滤波器中电阻的电阻值；

C表示高通滤波器中电容器的电容。

所述S1步骤中利用结合IMF信号分解的降噪算法对滤波处理后的心电信号进行降噪处理，得到预处理完成的心电信号，包括：

对滤波处理后的心电信号进行EMD信号分解，得到心电信号的IMF分量：

1）将滤波处理后的心电信号加入同长度的白噪声，得到含噪信号：