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[48]。按发生原理可以分为传导异常和形成异常、又可以根据发生时的心律快慢分为快速性和慢速行这两类。具体每一类的心律失常可见图1.5。图1.5常见心律失常类别Fig图1.5常见心律失常类别Fig1.5Typesofarrhythmias1.1.1心电信号去噪由于心电信号是在人体表采集而不是在心脏上直接测量，在信号采集的过程中由于人体呼吸、衣服摩擦等因素造成信号出现各种各样的噪声，这些噪声按照形成原因可以分成肌电干扰、工频干扰以及基线漂移这三种常见噪声。其中工频干扰主要来自于采集设备所连接的交流电频率，以我国举例那工频干扰在50Hz而美国的心电图中所包含的工频干扰则集中在60Hz。心电信号去噪是将噪声从心电信号中剔除来保证后续工作中所接触到的心电信号有效信息的完整可靠。目前来说，心电信号去噪是数字信号处理问题的子问题，常见心电信号去噪手段包含数字滤波、小波变换等。根据傅里叶分析和变换理论可将心电信号视为多组不同频率的信号叠加形成的，数字滤波的手段就是通过一些低通、带通等滤波器将对应的频率的信号进行筛选从而达到信号去噪的手段。小波变换脱胎于傅里叶变化，不同于傅里叶变换所选取的正弦波作为基函数，小波变换所选取的是一种能量在时域上非常集中的波。正是这种小波使得小波变换在处理一些瞬时时变的信号如鱼得水，而心电信号正是这种瞬时时变的周期信号。小波变换可以对信号进行多尺度细化，可以自适应视频信号最终达到高频处时间细分、低频处频率细分的特点。小波变换去噪问题上其实是将信号视为随机信号加以去除。1.1.2Pan-Tompkins算法在心电特征提取过程中主要都是心电参数统计量上的一些统计，比如心率、rr间期等参数的平均值与峰值。在这其中首先需要在心电信号中进行心拍定位过程，而最长间的R峰定位算法非Pan-Tompkins算法莫属。图1.图1.6Pan-Tompkins算法流程Fig1.6Pan-Tompkinsalgorithmflow先将信号通过给定的带通滤波器首先将心电信号通过一个由低通滤波器和高通滤波器所组成的带通滤波器，这一步主要是对心电信号的噪声进行去除工作。低通滤波器的差分方程为：(1.1) 高通滤波器的差分方程为(1.2)对滤波后的信号求一阶导数通过对滤波后的信号进行微分，得到了整个心电信号的斜率信息，因为心电信号中QRS波群的能量相对加大，其斜率也相对较大，使用斜率可以轻易分辨出心电信号中的QRS波群。对求导之后的信号进行平方运算由于心电波形中R峰与P波和T波方向一致，利用平方操作可将R峰与P波和T波进一步区分开来。平方操作如下式所示(1.3)再将信号通过滑动窗口进行积分在之前的诸多操作后，会出现较多幅值较小的波，这里我们利用滑动窗口积分使得绝对振幅增大，并使波形进一步光滑。积分滤波器的操作如下：(1.4)使用阈值法检测经过处理后的R

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