基于LabVIEW的心电信号采集与分析设计方案

通过LabVIEW以及NI采集设备，ECG信号可以快速的被采集并显示。图1显示了一个典型的心电波形周期。当然，过程中，心电信号会被噪声和人为引入的伪影所污染，这些噪声和伪影在我们感兴趣的频段内，并且与心电信号本身有着相似的特性。为了从带有噪声的心电信号中提取出有用的信息，我们需要对原始的心电信号进行处理。

从功能上来说，心电信号的处理可以大致分为两个阶段：预处理和特征提取(如图3所示)。预处理阶段消除和减少原始心电信号中的噪声，而特征提取阶段则从心电信号中提取诊断信息。

图3 典型的心电信号处理流程图

通过LabVIEW中的信号处理功能，用户可以方便地创建针对两个阶段的信号处理应用，包括消除基线漂移、清除噪声、QRS综合波检测、胎儿心率检测等。

接下来将着重讨论使用LabVIEW进行典型的心电信号处理的方法。

2 心电信号预处理

心电信号预处理可以帮助用户去除心电信号中的污染。广义上讲，心电信号污染可以分为如下几类：

• 电源线干扰

• 电极分离或接触噪声

• 病人电极移动过程中人为引入的伪影

• 肌电（EMG）噪声

• 基准漂移

在这些噪声中，电源线干扰和基准漂移是最为重要的，可以强烈地影响心电信号分析。除了这两种噪声，其它噪声由于可能是宽频带的且复杂的随机过程，也会使心电信号失真。电源线干扰是以60 Hz (或 50 Hz)为中心的窄带噪声，带宽小于1Hz。通常，心电信号的采集硬件或者通过软件陷波滤波器可以消除电源线干扰。但是，基准漂移和其它宽带噪声通过硬件设备很难抑制。而软件设计则成为更为强大而可行的心电信号处理方法。用户可以使用以下方法来消除基准漂移和其它宽带噪声。

3 消除基准漂移

基准漂移的产生通常源于呼吸，频率在0.15 到 0.3 Hz之间，可以通过使用高通数字滤波器进行抑制。用户还可以使用小波变换通过消除心电信号的趋势来消除基准漂移。

3.1 数字滤波器方法

通过LabVIEW图形化和交互式的方法，可以高效地设计和实现有限冲击响应(FIR)或无限冲击响应(IIR)滤波器。例如，用户可以使用Classical Filter Design Express VI设计Kaiser窗FIR高通滤波器消除基准漂移。图4显示了使用高通滤波器消除基准漂移的实例。

图4 设计并使用高通滤波器消除基准漂移