Вейвлет-анализ кардиосигналов в среде Matlab
Аннотация
Рассмотрена проблема точного обнаружения QRS-комплексов кардиосигналов с целью раннего диагностирования болезней сердечно-сосудистой системы человека. Для этой цели применяются различные алгоритмы, основанные либо на методах цифровой фильтрации, либо на математическом моделировании отдельных участков электрокардиограммы. Однако указанные методы имеют ряд недостатков, снижающих точность определения QRS-комплексов. В то же время вейвлет-преобразования, позволяющие практически безошибочно идентифицировать локальные особенности нестационарных сигналов, находят все большее применение в различных областях техники.
Представлено получение вейвлет-спектрограмм в среде Wavelet Toolbox с использованием различных вейвлетов и уровней декомпозиции. По амплитудам вейвлет-коэффициентов можно судить о наличии скачков, разрывов, т. е. идентифицировать QRS-комплекс. На основании сравнения вида QRS-комплекса и графиков масштабирующих функций различных вейвлетов определен наиболее оптимальный вейвлет для идентификации QRS-комплекса, а также шумоподавления в кардиосигналах.
Полученные результаты могут применяться не только в электрокардиографии, но и при решении задач идентификации и обработки сигналов различного типа.
Об авторах
Б. Ф. БадалянАрмения
кандидат технических наук (2010), доцент (2014)
кафедра радио устройств
Автор более 30 научных публикаций. Сфера научных интересов - помехоустойчивое кодирование; системы подвижной радиосвязи; вейвлет- анализ сигналов; аналоговая и цифровая электроника; криптография.
О. А. Гомцян
Армения
доктор технических наук (2016), доцент (1986), заведующий кафедрой
кафедра диоустройств
Автор более 50 научных публика ций. Сфера научных интересов - аналого-цифровое преобразование; методы кодирования; цифровая обра ботка сигналов; системы мобильной связи.
С. Г. Гомцян
Армения
соискатель (2016)
кафедра радиоустройств
Автор 5 научных публикаций. Сфера научных интересов - аналоговая и цифровая электроника; радиопередающие устройства; вейвлет-анализ сигналов.
Список литературы
1. Ладяев Д. А. Алгоритм обнаружения QRS-ком¬ плексов ЭКГ-сигналов на основе вейвлет-преоб¬ разования: автореф. дис. ... канд. техн. наук / Мордов. гос. ун-т им. Н. П. Огарева. Саранск, 2007. 22 с.
2. Ishikawa Y., Mochimaru F. Wavelet Theory-Based Analysis of High-Frequency, High-Resolution Elecrocardiograms: A New Concept for Clinical Uses // Progress in biomedical Research. 2002. Vol. 7, № 3. P. 179-184.
3. Смоленцев Н. К. Вейвлет-анализ в MATLAB. М.: ДМК Пресс, 2010. 448 с. Статья поступила в редакцию 17 октября 2017 г.
4. Бадалян Б. Ф., Гомцян О. А., Егоян Г. К. Рекон¬ струкция сложных сигналов после многоуровневого вейвлет-преобразования // Материалы 10-й Между- нар. науч.-техн. конф. "Современные проблемы ра¬диотехники и телекоммуникаций" (РТ-2014). Сева¬стополь, 12-17 мая 2014 г. / Севастопольский национ. техн. ун-т. Севастополь, 2014. С. 238.
5. URL: http://feihu.eng.ua.edu/NSF_TUES/w7_1a.pdf (дата обращения: 26.12.2017).
Рецензия
Для цитирования:
Бадалян Б.Ф., Гомцян О.А., Гомцян С.Г. Вейвлет-анализ кардиосигналов в среде Matlab. Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника. 2017;(6):5-9.
For citation:
Badalyan B.F., Gomtsyan H.A., Gomtsyan S.G. Wavelet-Analysis of Cardiosignals Using Matlab. Journal of the Russian Universities. Radioelectronics. 2017;(6):5-9. (In Russ.)