心电信号的采集与处理Word版

心电放大电路实验报告一概述心脏是循环系统中重要的器官。

由于心脏不断地进行有节奏的收缩和舒张活动，血液才能在闭锁的循环系统中不停地流动。

心脏在机械性收缩之前，首先产生电激动。

心肌激动所产生的微小电流可经过身体组织传导到体表，使体表不同部位产生不同的电位。

如果在体表放置两个电极，分别用导线联接到心电图机(即精密的电流计)的两端，它会按照心脏激动的时间顺序，将体表两点间的电位差记录下来，形成一条连续的曲线，这就是心电图。

普通心电图有一下几点用途1、对心律失常和传导障碍具有重要的诊断价值。

2、对心肌梗塞的诊断有很高的准确性，它不仅能确定有无心肌梗塞，而且还可确定梗塞的病变期部位范围以及演变过程。

3、对房室肌大、心肌炎、心肌病、冠状动脉供血不足和心包炎的诊断有较大的帮助。

4、能够帮助了解某些药物（如洋地黄、奎尼丁）和电解质紊乱对心肌的作用。

5、心电图作为一种电信息的时间标志，常为心音图、超声心动图、阻抗血流图等心功能测定以及其他心脏电生理研究同步描纪，以利于确定时间。

6、心电监护已广泛应用于手术、麻醉、用药观察、航天、体育等的心电监测以及危重病人的抢救。

二系统设计心电信号十分微弱，频率一般在0.5HZ-100HZ之间，能量主要集中在17Hz附近，幅度大约在10uV-5mV之间，所需放大倍数大约为500-1000倍。

而50hz工频信号，极化电压，高频电子仪器信号等等干扰要求心电信号在放大的过程中始终要做好噪声滤除的工作。

下图为整体化框图。

三具体实现电路图如下：1 导联输入：导联线又称输入电缆线。

其作用是将电极板上获得的心电信号送到放大器的输入端。

心脏电兴奋传导系统所产生的电压是幅值及空间方向随时间变化的向量。

放在体表的电极所测出的ECG信号将随不同位置而异。

心周期中某段ECG描迹在这一电极位置不明显，而在另一位置上却很清楚。

为了完整描述心脏的活动状况，应采用多电极导联方式测量心电信号，基于现在的实验条件及要求，选择3导联方式：左臂（LA），右臂（RA）以及右腿（RL）。

个人健康系统心电数据采集设计一、引言随着人们对健康的关注度不断提高，个人健康系统越来越受到人们的关注和需求。

心脏病是世界上最常见的疾病之一，而早期的心脏病往往不容易被人们察觉。

因此，开发一种可靠的个人健康系统，能够监测用户的心脏健康状况，对于预防心脏病的发生具有重要意义。

二、系统概述1.实时监测用户的心电数据；2.分析和识别用户的心脏健康状况；3.提供个性化的健康建议和预警。

三、系统结构1.佩戴式心电传感器：用户佩戴在胸部或手腕处，通过电极与皮肤接触，采集心电图信号；2.无线数据传输模块：将佩戴式心电传感器采集到的心电图数据通过无线方式传输给手机或其他便携设备；3.手机应用程序：接收心电图数据，进行数据处理和分析，生成报告，并提供个性化的健康建议和预警；4.数据存储和云服务：将用户的心电图数据存储在云端，方便用户随时查看和分析。

四、心电图数据采集与处理1.心电图数据采集：佩戴式心电传感器通过电极与用户皮肤接触，采集长时间（如24小时）的心电图信号，以获得更准确的心脏健康状况信息；2.数据滤波和去噪：采集到的心电图数据需要进行滤波和去噪处理，以消除干扰和噪声，并提高数据的可靠性；3.R波识别：R波是心电图中最明显的波峰，通过识别R波来计算心脏的心率；4.心律失常检测：通过对心电图数据的形状和间隔进行分析，检测是否存在异常的心律失常；5.心脏异常检测：通过对心电图数据的波形和特征进行分析，识别可能存在的心脏异常，如心肌缺血、心律不齐等。

五、数据分析与健康建议1.心脏健康评估：根据心电图数据的分析结果，对用户的心脏健康状况进行评估，以判断是否存在潜在的心脏病风险；2.健康建议：根据用户的心脏健康状况和需要，生成个性化的健康建议，包括生活方式调整、药物治疗建议等；3.预警功能：系统可以设置不同的预警阈值，当用户的心电图数据超过预警阈值时，在手机或其他便携设备上提醒用户，并建议尽快就医。

六、数据存储和隐私保护1.数据存储：个人健康系统采用云存储方式，将用户的心电图数据存储在云端，以便用户随时查看和分析；2.数据隐私保护：用户的心电图数据是敏感数据，系统需要采取相应的数据加密和隐私保护措施，确保用户的数据安全和隐私不受侵犯。

心电信号处理的算法研究心电信号是一种用于诊断和监测心脏健康状况的重要生理信号。

随着计算机科学和信号处理技术的发展，对心电信号进行数字处理已成为心电学研究的基础。

心电信号处理的目的是从原始信号中提取有用的特征，以便进行诊断和监测。

心电信号处理的算法主要包括信号滤波、特征提取、分类识别等步骤。

一、信号滤波心电信号往往包含大量的噪声和干扰，对信号进行滤波是信号处理的第一步。

常用的信号滤波方法包括数字滤波器和小波变换。

数字滤波器的设计基于数字滤波器的系数，这些系数可以根据需要进行优化。

常用的数字滤波器包括低通滤波器、带通滤波器、高通滤波器等。

小波变换是一种多尺度、非局部性的信号分解方法，通过对信号进行分解和重构，实现信号的滤波。

小波变换有许多种，如Haar小波变换、Daubechies小波变换等。

二、特征提取特征提取是指从原始信号中提取有意义的特征，以便进行诊断和分类。

在心电信号处理中，常用的特征包括时间域特征、频域特征和时频域特征。

时间域特征包括平均值、标准差、方差等。

频域特征包括功率谱密度、能量密度等。

时频域特征是指在时间和频率域中对信号进行分析，如连续小波变换等。

三、分类识别分类识别是指将提取到的特征用于分类和识别具体的心脏疾病。

在分类识别中，常用的方法包括支持向量机、人工神经网络、逻辑回归等。

支持向量机是一种基于统计学习理论的分类算法，通过支持向量的最大间隔分类实现对信号的分类。

人工神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型，它可以学习和自适应，通过训练实现对信号的分类。

逻辑回归是一种广泛应用于分类和回归等任务上的算法，通过为每个特征赋予权重，实现对信号的分类。

总体来看，心电信号处理的算法研究对于提高心脏疾病的诊断和监测具有重要意义。

在未来，随着人工智能和机器学习技术的发展，心电信号处理的算法研究将会有更广阔的应用前景。

非接触式心电信号采集与分析心电信号是描述心脏运动的电信号，通过对心电信号的采集和分析，可获得相关疾病的诊断和治疗。

传统的心电信号采集需要在皮肤上贴上电极，这种方式不仅不够方便，且容易造成皮肤创伤和病原菌感染。

因此，非接触式心电信号采集和分析已经成为一种重要的技术。

非接触式心电信号采集的方法可以分为两种：基于图像处理的方法和基于微波成像的方法。

基于图像处理的方法是通过摄像头、红外线和RGB传感器，来获取人体表面的图像和光谱信息，并分析得到心电信号。

基于微波成像的方法是通过获取人体表面的微波反射和散射信号，得到心电信号。

接下来将详细介绍这两种方法。

基于图像处理的非接触式心电信号采集基于图像处理的方法主要是通过实时视频图像和光谱分析的方法，来获取心电信号，不需要使用传统的电极粘贴在皮肤上的方式。

这种方法的优点是不会对人体造成损伤和疼痛，并且可以获得更加真实和准确的心电信号数据。

该方法需要将人体表面的图像信号转化为心电信号，其主要流程如下：首先，利用图像处理技术对肌肉和皮肤等干扰信号进行滤波和去除，以提高心电信号的抽象水平和精度。

其次，通过光谱和幅度分析方法，去除噪声信号。

然后根据光谱分析得到的信号，重建出ECG信号，并通过解调、滤波和去基线等信号处理技术，进一步提高心电信号的抽象水平和精度。

最后，采用统计方法和机器学习算法对心电信号进行分类和识别。

基于微波成像的非接触式心电信号采集基于微波成像的方法，主要是通过射频信号扫描人体表面，采集微波反射和散射信号，来获得心电信号。

这种方法的优点是对人体不会造成损伤和疼痛，同时还可以获得更加全面和真实的心电信号数据，适用于不同年龄段和不同心脏病人士。

该方法的操作流程如下：首先，在实验开始前，需要先将目标人体进行裸体照相，这样可以在微波成像仪器中使用红外线匹配算法，对接下来的成像进行校正，并保证成像的精度和准确度。

然后，使用微波成像仪器对人体表面进行扫描，采集射频信号，并同时记录被扫描点的位置和坐标。

第五章心电信号的参数计算一———————————————————————————————————————————————————————————————————————————一。

一§５．５心电轴的测量
心电轴是心室除极过程中全部瞬间向量的
综合，说明心室在除极过程的总时间内的平均
电势方向和强度，是指心室除极心电向量环平
均电轴在额面上的投影，通常是指由肢体导联
测得的额面电轴““。

由第一章的标准导联原理
可知，各肢体导联电轴间的关系如图｝２所示。

心脏转位将心房除极，心室除极与复极过
程中产生的多个瞬间综合心电向量，各自再综
合成一个主轴向量，即称为平均心电轴，包括
Ｐ、ＱＲＳ、Ｔ平均电轴。

其中代表心室除极的额
面的ＱＲｓ平均电轴在心电图诊断中更为重要，
图５－２肢体导联轴因而通常所说的平均电轴就是指额面ＱＲＳ平均电轴而言，临床心电图中常以该向最与心电图Ｉ导联正侧端所构成的角度表示平均心电轴的偏移方向。

§５．５．１心电轴的测定方法
ｂ电轴的测定方法通常有目测法和振幅法㈣。

目测法
一般通过观察Ｉ与ＩＩＩ导联的ＱＲＳ
波群的主波方向，进行粗略估计，其口
诀是：主波向上，电轴不偏：主波背离，电轴左偏；主波针对，电轴右偏”’，如图５－３所示。

根据Ｉ、ＩＩＩ导联ＱＲＳ方向及振幅大小估计平均电轴偏移程度（如表５一１）。

由表可看出ｓｍ越深，Ｒ－越小，电轴左偏越重；ｓ，越深，Ｒ，，ｚ越小，电轴右偏越重。

所以电轴偏移程度主要决定于负值大小。

Ｉ
ＩＩＩ
．４３一
不偏左偏右偏
图５－３心电轴目测法。

心电信号处理及异常检测算法设计介绍：心电信号是指由心脏肌肉收缩和舒张所产生的电活动信号。

通过对心电信号进行处理和异常检测，可以有效地帮助医生进行心脏疾病的诊断和监测。

本文将介绍心电信号处理的基本原理，并设计一个有效的异常检测算法。

1. 心电信号处理的基本原理：心电信号是用来记录心脏电活动的一种方法，通常通过心电图来表示。

在进行心电信号处理之前，首先需要对信号进行预处理，包括滤波、去噪和增强等步骤。

1.1 滤波：心电信号中常常伴随着各种噪声，如基线漂移、肌电干扰和电源干扰等。

因此，在进行心电信号处理之前，需要对信号进行滤波处理。

常用的滤波方法有低通滤波和高通滤波，分别用于去除低频和高频噪声。

1.2 去噪：心电信号通常包含各种噪声，如肌电干扰和基线漂移等。

为了提取出有效的心电信号，需要对信号进行去噪处理。

去噪的方法包括小波去噪、均值滤波和中值滤波等。

这些方法可以有效地去除噪声，提高信号的质量。

1.3 增强：心电信号通常比较弱，为了增强信号的强度，可以采用放大和标定的方法。

放大可以提高信号的幅度，使得信号更加明显；标定可以调整信号的幅度范围，使得信号更易于分析。

2. 异常检测算法设计：基于处理过的心电信号，可以设计一种有效的异常检测算法，帮助医生快速准确地发现心脏疾病。

2.1 特征提取：为了构建异常检测模型，首先需要提取心电信号中的特征。

常用的特征包括时间域特征、频域特征和时频域特征等。

时间域特征包括心脏跳动间隔、QRS波峰等；频域特征包括心率功率谱、频率峰值等；时频域特征包括短时能量、短时平均幅度等。

通过提取这些特征，可以较好地描述心电信号的特性。

2.2 异常检测算法：在特征提取的基础上，可以设计一种有效的异常检测算法。

常用的异常检测算法包括有监督学习和无监督学习。

有监督学习需要利用已有的标记数据进行训练，目标是构建一个分类器来判断新的心电信号是否为异常；无监督学习则是根据样本数据的分布情况，对心电信号进行聚类分析。

微弱信号检测课题报告心电信号采集—噪声分析及抑制指导老师：宋俊磊院系：机电学院测控系班级：学号：姓名：【目录】【摘要】 (3)第一章 (4)1.1人体生物信息的基本特点[1} (4)1.2 体表心电图及心电信号的特征分析[4] (5)1.3心电信号的噪声来源[7] (6)1.4 心电电极和导联体系分析 (7)1.4.1系统电极选择[8] (7)第二章硬件电路设计 (8)2.1 心电信号采集电路的设计要求 (8)2.2 心电采集电路总体框架 (9)2.3采集电路模块 (10)2.4 AD620引入的误差 (11)2.4.1 电子元件部噪声 (11)2.4.2集成运放的噪声模型： (13)2.4.3 AD620的噪声计算 (14)2.4.4 前置放大电路改进措施 (15)2.5 滤波电路设计 (17)2.6电平抬升电路[14] (20)2.7心电信号的50Hz带阻滤波器（50Hz陷波）设计[15] (21)结论 (22)附录：参考文献 (23)【摘要】心脏是人体循环系统的核心，心脏的活动是由生物电信号引发的机械收缩。

在人体这个三维空间导体当中，这种生物电信号可以波及人体各个部分，在人体体表产生规律性的电位变化。

在人体体表的一定位置安放电极，按时间顺序放大并记录这种电信号，可以得到连续有序的曲线，这就是心电图。

针对心电信号的特点进行心电信号的采集、数据转换模块的设计与开发。

设计一种用于心电信号采集的电路，然后进行A/D转换，使得心电信号的频率达到采样要求。

人体的心电信号是一种低频率的微弱信号，由于心电信号直接取自人体，所以在心电采集的过程中不可避免会混入各种干扰信号。

为获得含有较小噪声的心电信号，需要对采集到的心电信号做降噪处理。

运用一个心电信号检测放大电路，充分考虑了人体心电信号的特点，采用前置差动放大+带通滤波器+50Hz陷波器(带阻滤波器)组成的模式，对心电信号进行测量。

关键词：心电信号采集，降噪，A/D转换放大，噪声分析第一章1．1人体生物信息的基本特点[1}人体的生物信号测量的条件是很复杂的。

信号的采样和复现的数学描述 一、 采样过程 所谓理想采样，就是把一个连续信号)(te，按一定的时间间隔逐点地取其瞬时值，从而得 到一串脉冲序列信号)(te。可见在采样瞬时，)(te的脉冲强度等于相应瞬时)(te的幅值，即)0(Te,)1(Te,)2(Te,…)(nTe，…如图8－8所示。因此，理想采样过程可以看成是一个幅值调制过程，

如图8－9所示。采样器好比是一个幅值调制器，理想脉冲序列)(tT作为幅值调制器的载波信号，)(tT

的数学表达式为 -nnT)-(t)(tT (8－1)

其中n0,±1,±2,… )(te调幅后得到的信号，即采样信号)(te为

nTnTttettete)()()()()( (8－2)

通常在控制系统中，假设当0t时，信号0)(te，因此 )2()2()()()()0()(TtTeTtTetete )()(nTtnTe (8－3)

或 0)()()(nnTtnTete (8－4)

式(8－4)为一无穷项和式，每一项中的)(nTt表示脉冲出现的时刻；而)(nTe代表这一时刻的脉冲强度。

式(8－2)或(8－4)表示了采样前的连续信号与采样后的离散信号之间的关系。然而，一个值得提出的问题是：采样后的断续信号能否全面而真实地代表原来的连续信号呢?或者说它是否包含了原连续信号的全部信息呢?因为从采样(离散化)过程来看，“采样”是有可能会损失信息的。下面我们将从频率域着手研究这个问题。

二、 采样信号的频谱 假设连续信号)(te的富氏变换式为)(jE，采样后信号*()et的富氏变换式用*()Ej表示，下面我们来看)(jE的具体表达式。 由于理想脉冲序列)(tT是一个周期函数，其周期为T，因此它可以展开成指数形式的富氏级数，即

ntjn

TseTt1)( （8－5）

实验报告指导教师：实验地点：实验时间：一、实验室名称：医疗仪器实验室二、实验项目名称：心电信号的采集及前置放大三、实验学时：2学时四、实验原理：心电信号的采集使用了标准I导联，电路中RL、RA、LA三处为三个音频插座，由三个心电电极夹接入，分别夹在右腿、右手、左手。

由右手与左手输入的信号经AD620差动放大，得到心电信号。

夹在右腿的电极起到一个反馈作用，向身体输入信号，起到平稳心电信号的作用。

电路中的普通运放有两个，所以采用了二运放芯片NE5532。

使用的医用放大器芯片AD620是一款经常使用的医用放大器芯片，其特点是精度高，放大倍数准确，能够将十分微小的信号放大，常用于医用仪器的设计。

AD620的放大倍数由RQ1到RQ4控制，G=(49.4kΩ/R G)+1。

五、实验目的：1．初步学会人体心电的测量方法。

2．学习使用较为精密的医用放大器芯片。

六、实验内容：调试心电测量电路，测量人体心电，观察标准模块输出，自行制作模块观察效果区别。

七、实验器材（设备、元器件）：心电采集实验箱、电脑、心电电极夹、电阻、AD620、NE5532，连接线、电烙铁、电路板制作工具、螺丝刀八、实验步骤：1．利用板上的信号源调试电路（1）利用板上的电源为模块供电。

（2）利用板上的信号源为模块提供信号。

（3）用示波器观察模块信号输出端，查看波形。

2．测量人体的心电（1）将底板上的开关拨到ECG端。

（2）连接心电电极夹。

（3）检测人体心电并用示波器观察输出波形。

3.自制模块根据实验提供模块电路原理图自制PCB图，制作模块取代标准模块重复实验。

九、实验制作电路及观测结果分析：1．实验原理图：图 1.1 Altium Designer原理图图1.2 PCB版图2．仿真结果图在输入部分通过函数发生器模拟生理信号，对电路进行仿真查看结果图2.1 加入了函数发生器和模拟示波器后的结果通过仿真结果可以看出RA、LA分别加入了30mv和40mv的正弦信号，在示波器结果中可以看到输出信号约为106.903mv, 放大倍数约为10.7，与实验理论值的放大倍数10.6接近，能够达到预期的效果3．结果分析：心电信号前置放大电路模块实物如下图所示。

心电数据处理与去噪一、引言心电图（Electrocardiogram，简称ECG）是一种测量心脏电活动的重要方法。

由于心脏电信号受到各种干扰和噪声的影响，准确地识别和分析ECG信号变得至关重要。

本文将介绍心电数据处理与去噪的标准格式，包括信号预处理、去基线漂移、去除肌电干扰、滤波和降噪等内容。

二、信号预处理1. 数据采集：使用心电图仪器采集心电信号，确保信号质量良好，并记录相关信息，如采样率和采样位数等。

2. 数据导入：将采集到的心电数据导入计算机中，准备进行后续的处理和分析工作。

三、去基线漂移1. 基线漂移的定义：基线漂移是指心电信号中由于呼吸、体位变化等因素引起的低频干扰。

2. 基线漂移的检测：通过观察心电图波形，识别出基线漂移的存在与否。

3. 基线漂移的去除：使用滑动平均、小波变换等方法对心电信号进行平滑处理，去除基线漂移的影响。

四、去除肌电干扰1. 肌电干扰的定义：肌电干扰是指由于肌肉活动引起的高频噪声。

2. 肌电干扰的检测：通过观察心电图波形，识别出肌电干扰的存在与否。

3. 肌电干扰的去除：使用带通滤波器对心电信号进行滤波处理，去除肌电干扰的影响。

五、滤波1. 滤波的定义：滤波是指对心电信号进行频率选择性的处理，去除不需要的频率成份。

2. 滤波的分类：根据滤波器的特性，可以将滤波分为低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波等。

3. 滤波的选择：根据实际需求和信号特点，选择合适的滤波器进行滤波处理。

六、降噪1. 噪声的定义：噪声是指心电信号中除了心电活动以外的其他非生理成份。

2. 噪声的检测：通过观察心电图波形，识别出噪声的存在与否。

3. 噪声的降低：使用去噪算法，如小波降噪、自适应滤波等方法，对心电信号进行降噪处理，提高信号质量。

七、总结心电数据处理与去噪是心电信号分析的重要环节，通过信号预处理、去基线漂移、去除肌电干扰、滤波和降噪等步骤，可以提高心电信号的质量和准确性。

在实际应用中，根据具体需求和信号特点，选择合适的方法和算法进行处理，以达到更好的分析效果。