Курсовая работа: Частотно-временной анализ биологических сигналов с помощью непрерывного вейвлет-преобразования.

РЕФЕРАТ

Частотно-временной анализ биологических сигналов с помощью непрерывного вейвлет-преобразования.



ЭКГ, НЕПРЕРЫВНОЕ ВЕЙВЛЕТ ПРЕОБРАЗОВАНИЕ, АНАЛИЗ БИОЛОГИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ, ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАФИЯ, MATLAB

Исследован инструментарий MATLAB для работы с вейвлетами и проведен частотно-временной анализ реальных данных ЭКГ.
Продемонстрировано, что среди трех проанализированных методов непрерывного вейвлет-преобразования наиболее информативным и легко интерпретируемым является вейвлет Морзе.
Продемонстрирована возможность детекции комплекса QRS и зубцов P и T на скалограмме в трех отведениях.














ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ................................................................................... 4
Глава 1 ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ....................................................... 6
1.1 Обзор методов частотно-временного анализа сигналов............... 6
1.1.1 Непрерывное вейвлет -преобразование.................................... 7
1.1.2 Материнский вейвлет............................................................ 12
1.1.3 Семейства вейвлетов............................................................. 13
1.2 Биологические сигналы........................................................... 15
1.2.1 Электрокардиограмма........................................................... 16
1.2.2 Компоненты электрокардиограммы....................................... 18
1.3 Обзор исследований по теме вейвлет-обработки ЭКГ............... 21
Глава 2. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ................................... 26
2.1 ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ...................................... 26
2.2 ОБЪЕКТЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ............................. 27
2.2.1 Объект исследования............................................................ 27
2.2.2 Методика анализа ЭКГ сигнала............................................. 27
2.3 ПОЛУЧЕННЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ............. 29
2.3.1 Частотно-временной анализ ЭКГ........................................... 29
ЗАКЛЮЧЕНИЕ............................................................................ 38
ВЫВОД........................................................................................ 39
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ.......................... 40

ВВЕДЕНИЕ

Проблемы снижения риска неправильной постановки диагноза и повышения вероятности выявления заболеваний на ранней стадии являются актуальными и требуют поиска и применения новых высокоэффективных методов анализа медицинских сигналов. В данной работе мы сосредоточимся на рассмотрении обработки сигнала ЭКГ. При анализе ЭКГ только по форме и времени заложена потеря определенной части диагностически значимой информации, например, невозможно выявлять поздние потенциалы желудочков. Поэтому назрела потребность в переходе на новые методы анализа электрокардиографического сигнала. Большинство медицинских сигналов имеет сложные частотно-временные характеристики. Как правило, такие сигналы состоят из близких по времени, короткоживущих высокочастотных компонент и долговременных, близких по частоте низкочастотных компонент. Для анализа таких сигналов требуется метод, способный обеспечить высокую различительную способность и по частоте, и по времени. Первая требуется для локализации низкочастотных составляющих, вторая - для различения компонент высокой частоты. Данным требованиям полностью удовлетворяет метод вейвлет