ВЕЙВЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЕ В ОБРАБОТКЕ ЭЛЕКТРОКАРДИОСИГНАЛА

Аннотация

В настоящей работе рассматривается обработка электрокардиосигнала при помощи вейвлет-преобразования. В электрокардиографии для обнаружения, извлечения и анализа различных компонентов электрокардиограммы применяются различные методы обработки цифровых сигналов. Среди них техника вейвлет-преобразования дает многообещающие результаты в анализе частотно-временных характеристик компонент электрокардиограммы. Актуальность решения проблемы повышения качества жизни людей при помощи раннего диагностирования и своевременного лечения различных кардиологических заболеваний является очевидной. Особенно важным является процесс автоматизированного анализа огромной базы электрокардиографических данных. Вейвлет-анализ может успешно использоваться для сглаживания и удаления шума сигнала ЭКГ. Сигнал электрокардиограммы, очищенный от шумовых компонент, выглядит нагляднее, при этом его объем составляет от 10 до 5 % от исходного сигнала, что в большой степени решает проблему хранения кардиозаписей. Цель исследования: разработка алгоритма пороговой обработки вейвлет-коэффициентов и фильтрации сигнала электрокардиографии. Материалы и методы. Для анализа были взяты кардиограммы. Далее они были оцифрованы и введены в компьютер для обработки. Была написана программа в среде MATLAB, реализующая непрерывное и дискретное вейвлет-преобра­зование. Результаты. В работе показан результат фильтрации сигнала ЭКГ с добавлением шума с отношением сигнал/шум 35 и 45 дБ с использованием уровней разложения N = 2, N = 3, N = 4. Заключение. На основе анализа полученных данных можно сделать вывод, что второй уровень разложения наиболее оптимален для фильтрации ЭКГ-сигнала. С увеличением уровня разложения выходное отношение уменьшается, на уровне N = 4 выходное сигнал/шум почти не превышает входное, следовательно, фильтрация становится неэффективной. Коэффициент корреляции к четвертому уровню значительно снижается, что означает значительное повышение искажений, вносимых алгоритмом фильтрации.