49、心电信号基线漂移去除与图像分类技术解析

心电信号基线漂移去除与图像分类技术解析

1. 心电信号基线漂移去除

在心电图（ECG）信号处理中，基线漂移（BW）的去除至关重要。对三种去除基线漂移的方法进行了比较，其中小波分析效果最佳。之后采用 Pan & Tompkins 方法提取 QRS 复合波。
- 结果展示 ：将两种方法得到的 QRS 波叠加展示（图 8），红色表示校正基线后使用小波的 QRS 波，蓝色表示未使用小波的 QRS 波，结果显示二者幅度有显著差异。
- 处理流程 ：
1. 运用小波变换校正 Pan & Tompkins 算法的 ECG 基线。
2. 基于阈值决策，利用校正后的信号进行波复合波检测。
3. 最终可从无漂移的 ECG 信号中清晰提取波成分的形态。

完整去除基线漂移在 ECG 信号特征提取中十分关键，特别是在检测低频 ST - T 段时，有助于检测不同的心律失常。

2. 图像分类技术概述

随着信息技术的飞速发展，图像数据的存储和处理面临新挑战。图像分类能提高图像检索效率，是快速图像检索的重要前提。

3. 基于内容的图像分类

基于内容的图像分类通过提取内容特征向量来精确表示图像内容，具体流程如下：
1. 特征提取（FE） ：可在空间域或变换域进行。空间域方法有直方图、BTC 和 VQ 等；变换域方法在图像检索中应用广泛，但特征提取耗时。
2. 相似度测量（SM） ：使用特征向量测量查询图像与数据库中