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心电信号的特征提取、分析与处理
数据来源:MIT-BIH 数据库(可从以下数据中任选两组进行实验)给出 4 组不同
病例的心电信号数据,分别命名为“100-2-3”,“105-2-3”,“109-2-3”,“111-2-3”,
每组数据以“.mat”形式存储。每组数据长度 N=2048,采样率 fs=360Hz(硬件采集
心电信号时,每秒采集 360 个点。注意设计 FIR,IIR 时可能用到该采样率。)。即
2048 点对应时间约为 5.69s。
一、 对 100-2-3 和 105-2-3 进行频谱分析
1、幅度谱和相位谱
在傅里叶分析中,把各个分量的幅度
Fn
或
Cn
随着频率
1n
的变化称为信号
的幅度谱。而把各个分量的相位
n
随角频率
1n
变化称为信号的相位谱。幅度谱
和相位谱统称为信号的频谱。Gaussian 分布的密度函数
2
/2x
e
−
是唯一的一个傅里叶
变换不变函数,Gaussian 密度函数的极限
( )
→
是
( )
x
函数,即脉冲函数。
Gaussian 密度函数的积分是
。信号经过傅里叶变换之后产生频谱,频谱是一
个以频率为自变量的函数。频谱在每一个频率点的取值是一个复数,一个复数由
模和辐角唯一地确定,即:
( )
z r cos isin
=+
所以可将频谱分解为幅度谱(即复数的模关于频率的函数)和相位谱(即复数的辐
角关于频率的函数)。
2、能量谱和功率谱
信号
( )
ft
在
t
处的瞬时幅度是
( )
ft
的模,即
( )
ft
;
信号
( )
ft
在
t
处的瞬时相位是
( )
ft
的辐角,即
( )
Argf t
;
信号
( )
ft
在
t
处的瞬时功率是
( )
ft
的模的平方,即
( )
2
ft
。
信号的能量是一个全局概念,是瞬时功率的积分值,即:
( ) ( )
2
2
f t f t dt
−
=
( )
ft
是瞬时概念,即信号在某一点的瞬时幅度,
( )
ft
是全局概念,即整个
信号的能量的开方。
通常所指的能量谱和能量谱密度是一个概念;功率谱和功率谱密度是一个概念,
而且功率是指平均功率。时域上的能量公式:
( ) ( )
2
E f f t dt
−
=
其中绝对值号代表取模,当信号是实信号时,绝对值号可以去掉,变成:
( ) ( )
2
E f f t dt
−
=
根据 Parseval 能量恒等式,能量也可认为是
( )
ft
的傅里叶变换的模的平方在
频域上的积分,频域上的能量公式:
( ) ( )
2
ˆ
E f f d
−
=
从上述积分可以看出,信号的能量谱密度在某个频率点上的取值就是信号在
某个频率上的瞬时功率
2
|
ˆ
( ) |f
。
从上面的公式可以看出,信号的能量可能是无穷。当信号的能量无限时,只
能通过平均功率来了解该信号。因为能量
( )
Ef
和时间长度
T
之比就是平均功率
( )
Pf
,即:
()
()
Δ
Ef
Pf
T
=
易知:当信号在
( )
,t −
的平均功率有限时,能量是无限的;当信号在
( )
,t −
的能量有限时,其平均功率为 0。能量有限的信号称为能量信号;平
均功率有限的信号称为功率信号。为方便叙述,记为:
( ) | |
()
0 | |
T
f t t T
ft
tT
=
,
,
从而平均功率的公式为:
2
2
()
()
( ) lim lim
2
ˆ
2
T
T
TT
TT
TT
fd
f t dt
Pf
TT
−
−
→→
==
从上述的积分可以看出,信号的功率谱密度为:
2
()
( ) lim
ˆ
2
T
T
f
PSD f
T
→
=
对于比信号更复杂的随机过程
( )
Xt
来说,
( )
Pf
是一个随机变量,所以其平
均功率
P
必须取加权平均
E
:
2
2
()
()
[ ( )]
ˆ
lim l m
2
ˆ
i
2
T
T
TT
TT
TT
E f d
fd
P E P f E
TT
−
−
→→
= = =
其功率谱密度为:
2
()
lim
2
ˆ
T
T
Ef
PSD
T
→
=
3、结果分析讨论
利用 Python 对心电信号进行分析,原始心电信号和部分原始心电信号如图:
原始心电信号
部分原始心电信号
原始心电信号可观察到,四段不同病例信号有明显差别,同时波形存在“毛
刺”,其可能来自工频(50Hz)干扰、电极接触噪点、运动伪迹、肌电噪声、呼吸引
起的基线漂移和心电幅度变化以及其他电子设备的机器噪声等诸多方面,需使用
数字信号分析手段进一步分析,挖掘信号特征。
心电信号 100-2-3 和 105-2-3 的幅度谱和相位谱如图:
心电信号幅度谱
心电信号相位谱
所选两段病例心电信号的幅度谱对比发现,信号存在噪声和病理特征,100-
2-3 信号幅度在-40 至 60 之间,105-2-3 信号幅度在-30 至 50 之间;两段信号的
相位谱存在明显区别。
心电信号 100-2-3 和 105-2-3 的双边未求绝对值幅度谱,双边求绝对值归一
化幅度谱,双边求绝对值未归一化幅度谱,单边求绝对值归一化幅度谱如图:
双边未求绝对值幅度谱 双边求绝对值归一化幅度谱
双边求绝对值未归一化幅度谱 单边求绝对值归一化幅度谱
心电信号 100-2-3 和 105-2-3 的功率谱双边未归一化相位谱如图:
心电信号功率谱 双边未归一化相位谱
二、 对 109-2-3 和 111-2-3 进行相关性分析
1、均值和方差
设
()Px
是一个离散概率分布函数自变量的取值范围是。那么其均值被定义为:
1
()
kk
k
E X x p
=
=
设
()Px
是一个连续概率分布函数,那么它的均值是:
( ) ( )E X xf x dx
−
=
方差是一种特殊的期望,被定义为:
( )
(
)
2
( ) ( )D x E x E x
−
=−
离散型的方差:
( )
( ) ( )
( )
2
2 2 2
11
( ) ( ( )) ( ) ( )
nn
i i i i
ii
D x E x E x x E x P x P x E x
==
= − = − = −
连续型的方差:
)
2 2 2
( ) ( ( )) ( ) ( ) ( )D x x E x f x dx x f x dx E x
++
−−
= = − = −
方差和标准差是测算离散趋势最重要、最常用的指标。方差是各变量值与其
均值离差平方的平均数,它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。标准差
为方差的算术平方根,用 S 表示。方差相应的计算公式为(无偏性):
( )
2
2
1
1
1
n
i
i
s x x
n
=
= −
−
2、自相关函数和互相关函数
相关函数是描述信号
( ) ( )
,X s Y t
(这两个信号可以是随机的,也可以是确定的)
在任意两个不同时刻 s、t 的取值之间的相关程度。两个信号之间的相似性大小用
相关系数来衡量。定义:
( , )
( ) ( )
xy
xy
xy
COV X Y
D X D Y
==
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鲁棒最小二乘支持向量机
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