Обработка сигналов электрокардиограммы
Изучение структуры сердца, проводящей системы, электрофизиологии сердца. Характеристика деполяризации и реполяризации. Рассмотрение основных компонентов электрокардиограммы. Краткий обзор преобразования Фурье. Исследование основы вейвлет-преобразования.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 10.04.2017 |
| Размер файла | 2,5 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Проверка алгоритма
Наш алгоритм нахождения QRS был проверен с использованием трех кардиограмм из европейской база данных. Длительность сигналов составляет 20 секунд и они искажены шумами различных типов (Фс = 200 гц,). Чувствительность и специфичность были вычислены по следующим формулам:
(18)
= (19)
где TP - количество найденных QRS комплексов,
FP - количество неправильно определенных QRS комплексов,
FN - количество пропущенных ударов. Если там была ошибка в расположении удара даже в одной выбранной точке, FN увеличивается.
Для ECG3.dat,
Se=91%
Среди полных 32 QRS комплексов было пропущено 4. Для ECG4.dat,
Se=88%
Среди полных 45 QRS комплексов было пропущено 7.Для ECG5.dat.
Se=85%
Алгоритм успешно определил местонахождение QRS комплексов. Однако приблизительное определение границ может быть неудачным, когда они искажены высокочастотным EMG шумом и шумом от движения пациента, что приводит к пропуску нескольких ударов. В таких случаях вместо использования постоянной пороговой функции необходимо использовать адаптивную пороговую функцию, что может улучшить работу алгоритма. Один QRS комплекс был пропущен из-за его широких границ, а остальные были пропущены, потому что сигнал искажен чрезмерным количеством шума.
Заключение
Выполнение данной курсовой работы является реализацией задачи:
“Обработка сигналов электрокардиограммы ”.
Работа состоит из двух частей, первая из которых описывала теоретическую основу проекта, а вторая - практическую реализацию.
В каждой главе рассмотрены и проанализированы все составляющие проекта. Проведенная подготовительная работа позволила реализовать поставленную задачу. Были выполнены все поставленные требования, проведено тестирование созданного алгоритма.
Список литературы
1. Орлов В.Н. Руководство по электрокардиографии. - М.:ООО «Медицинское информационное агентство» , 1997, с.528.
2. http://www.feldsher.ru/
3. Смоленцев Н.К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в Matlab. - М.:ДМК Пресс, 2005 - 304 с.
4. http://ru.wikipedia.org/
5. Cамоучитель по MatLab.
6. http://www.mathworks.com/
7. http://matlab.exponenta.ru./
8. http://schools.keldysh.ru/schin16/exam/spicin/
9. http://teachpro.ru/
10. http://www.ecg.ru/
11. http://www.erudition.ru/
12. http://window.edu.ru/
13. http://library.med.utah.edu/kw/ecg/
14. Дьяконов В., Абраменкова И. MATLAB. Обработка сигналов и изображений. Специальный справочник. - СПб.: Питер, 2002, 608 с.
15. Цифровая обработка сигналов/А.Б. Сергеенко - СПб.:Питер, 2002 - 608 с.
Приложение
clear all;
close all;
load ecgdata100.txt;
points=length(ecgdata100);
grid on;
axis tight;
axis([1,points,-2,5]);
y=ecgdata100(:,1);
n=(0:0.004:points);
y=y(1:1:points);
n=n(1:1:points);
plot(n,y);
title('Original ECG ');
hold on
plot(n,y);
wn=0.3;
N=3;
[b,a]=butter(N,wn,'low');
m=filter(b,a,y);
figure, plot(n,m,'r');
title('Filtering ECG');
fid = fopen('ecg3.dat');
ecg = fscanf(fid,'%f ');
fs = 200; %sampling rate
sze = length(ecg);
necg = ecg/max(ecg);
time = [1 : sze]/fs;
[b,a]=butter(1,[.1,.2]);
fvtool(b);
sv=filter(b,1,necg);
%hold on
%plot(necg(3:2000))
%plot(sv(3:2000))
for i=2:3999
d(i)=(sv(i-1)-sv(i+1))/2;
end
%plot(d(1:200));
for i1=1:4000
s(i1)=0;
end
for n=17:3983
for count=(n-16):(n+16)
s(n)=s(n)+abs(d(count))
end
end
%axis tight;
%axis([1,1000,-0.15,0.35]);
%plot(necg(20:1000)-0.65);
%plot(sv(1:200),'g')
for i2=1:4000
lth(i2)=0;
end
lmin=min(s);
lmax=max(s);
raz=lmax-lmin;
for k=2:4000
%lth(k)=min(sv)+(max(sv)-min(sv))/2.4;
lth(k)=(lth(k-1)+lmin+(raz/2.8))/2;
th=lth(k)
end
x = 0 :1 : 1000;
y = th;
subplot (211);
hold on
plot(x,y);
plot(s(20:1000),'r');
subplot(212);
plot(d(10:1000),'b');
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Применение вейвлет-преобразования для сжатия и обработки медицинских сигналов и изображений. Разработка алгоритма автоматизированного выделения PQRST-признаков в сигнале электрокардиограмм с помощью вейвлет-инструментария математического пакета Matlab.
дипломная работа [4,6 M], добавлен 16.07.2013Разработка функции вычисления дискретного преобразования Фурье от входного вектора. Исследование свойств симметрии ДПФ при мнимых, четных и нечетных входных сигналах. Применение обратного преобразования Фурье для генерации периодической функции косинуса.
лабораторная работа [228,8 K], добавлен 13.11.2010Сигнал как некоторое средство для передачи информации. Знакомство с параллельными алгоритмами двумерного быстрого преобразования Фурье, анализ способов вычисления. Общая характеристика процессора Power5 64-bit RISC. Рассмотрение функций библиотеки MPI.
дипломная работа [1,6 M], добавлен 09.10.2013Общая характеристика информационных систем, предназначенных для передачи, преобразования и хранения информации. Изучение форм представления детерминированных сигналов. Энтропия сложных сообщений. Рассмотрение основных элементов вычислительных машин.
лекция [1,5 M], добавлен 13.04.2014Анализ проблем, возникающих при совмещении изображений в корреляционно-экстремальных навигационных системах. Использование двумерного дискретного преобразования Фурье. Нахождение корреляционной функции радиолокационного и моделируемого изображений.
дипломная работа [3,6 M], добавлен 07.07.2012Техническое обеспечение, расчет информационно-измерительного канала системы автоматического управления. Методическое обеспечение: описание модели АЦП, спектральный анализ на основе преобразования Фурье. Разработка прикладного программного обеспечения.
курсовая работа [501,2 K], добавлен 21.05.2010Ознакомление с особенностями программной реализации алгоритмов преобразования одномерных массивов. Исследование развития вычислительной техники, которое подразумевает использование компьютерных и информационных технологий. Изучение интерфейса программы.
курсовая работа [1,0 M], добавлен 02.06.2017Проектирование информационной системы (ИС) преобразования данных с помощью математических и алгоритмических подходов. Автоматизированная ИС преобразования измеренных значений сил и моментов в расчетные случаи для виртуальной модели автомобиля для ОММиР.
курсовая работа [2,6 M], добавлен 25.12.2011Анализ таблиц сопряженности и коэффициента сопряженности Крамера. Выявление структуры нечисловых данных. Определение эмпирического среднего с помощью медианы Кемени. Очистка тестового сигнала от шума с использованием дискретного вейвлет-преобразования.
контрольная работа [408,8 K], добавлен 23.12.2016Получение вейвлетов Габора из представления путем его поворота и растяжения для известного числа масштабов и ориентаций. Описание процедуры pullback. Детектор края, реализация алгоритма. Генерация представления изображения с помощью вейвлетов Габора.
курсовая работа [1021,4 K], добавлен 29.10.2017Рассмотрение принципов поисковой системы и процедуры проведения поиска по запросам пользователей "Яндекса". Изучение структуры запросов, вспомогательных программ поиска, модулей и этапов их преобразования. Описание дополнительной информации в сниппете.
реферат [135,6 K], добавлен 27.12.2014Анализ тестопригодности графа управления автоматной модели HDL-программы. Фрагмент модуля дискретного косинусного преобразования и кода механизма ассерций. Особенности верификации дискретного косинусного преобразования в среде Questa, Mentor Graphics.
реферат [306,9 K], добавлен 20.11.2010Разработка и реализация многомасштабного анализа дискретных сигналов путем вейвлет-преобразований и структурной индексации, объединение методов в единую систему. Поисково-исследовательский характер и направление на упрощение многомасштабного анализа.
дипломная работа [3,0 M], добавлен 01.07.2008Хеширование как процесс алгоритмического преобразования ключей в адреса. Понятие В-дерева и разработка процедуры, реализующей вставку в В-дерево. Блок-схема алгоритма и пример программы обработки текстовых данных, хранящихся в произвольном файле.
курсовая работа [213,8 K], добавлен 07.02.2011Краткий обзор основных теорий сжатия. Концепции идей и их реализация. Сжатие данных с использованием преобразования Барроуза-Вилера. Статический алгоритм Хафмана. Локально адаптивный алгоритм сжатия. Алгоритм Зива-Лемпеля (Welch) и метод Шеннона-Фано.
практическая работа [188,5 K], добавлен 24.04.2014Эффективность преобразования и кодирования сигналов, используемых в качестве переносчиков информации. Амплитудная модуляция. Генераторы сигналов низкой частоты. Построение графиков "пороговый сигнал-полоса канала связи" для идеального и реального каналов.
курсовая работа [299,7 K], добавлен 23.01.2014Использование цифровых сигналов для кодирования информации, регистрации и обработки; унификация операций преобразования на всех этапах ее обращения. Задачи и физическая трактовка процессов идеальной интерполяции сигналов алгебраическими полиномами.
реферат [1,3 M], добавлен 12.03.2011Исследование простейших радиотехнических сигналов, разложение их в ряд Фурье. Построение амплитудных спектров синуса, суммы синусов и синка. Создание в среде программирования Matlab программ с параметрами: длина сигнала, амплитуда, частота дискретизации.
лабораторная работа [990,4 K], добавлен 23.11.2014Изучение основных правил проектирования операционных систем. Структура файловой системы. Компоненты, обеспечивающие способы организации, поиска и управления информацией. Краткий обзор специальных и обыкновенных файлов. Основные команды системы UNIX.
методичка [36,4 K], добавлен 02.12.2009Анализ методов, основанных на использовании преобразования во временной области и добавления эхо-сигналов для стеганографической защиты аудио файлов. Метод встраивания с расширением спектра. Эффективность стеганографической защиты. Техника безопасности.
дипломная работа [2,9 M], добавлен 14.11.2011
