1、隨著全球人口老齡化趨勢(shì)加強(qiáng)，如何妥善解決空巢家庭中老年人的養(yǎng)老保障問題，將成為全人類共同面對(duì)的課題，面對(duì)這一社會(huì)問題，開發(fā)家庭服務(wù)機(jī)器人迫在眉睫，而多參數(shù)監(jiān)護(hù)系統(tǒng)是家庭服務(wù)機(jī)器人的一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容。心電信號(hào)中包含著人體最基本、最重要的生理信息，是診斷心血管疾病的重要依據(jù)，并且心電圖技術(shù)具有操作簡(jiǎn)單、無創(chuàng)、易閱、重復(fù)性好等特點(diǎn)，故而心電成為多參數(shù)監(jiān)護(hù)系統(tǒng)的主要監(jiān)護(hù)內(nèi)容。作為國家863計(jì)劃資助項(xiàng)目“智能敏捷家庭助理機(jī)器人平臺(tái)”的一個(gè)子課題，

2、本文設(shè)計(jì)了一套基于虛擬儀器的十二導(dǎo)聯(lián)心電信號(hào)采集和分析系統(tǒng)，最后將采集到的信號(hào)和初步分析結(jié)果發(fā)送給機(jī)器人。主要研究?jī)?nèi)容包括：
　　 ⑴基于USB總線即插即用、接口簡(jiǎn)單、傳送速率高的特點(diǎn)，本文選擇了USB數(shù)據(jù)采集卡來采集十二導(dǎo)聯(lián)心電數(shù)據(jù)，采用北京阿爾泰公司的USB2821卡，直接和計(jì)算機(jī)的USB接口相連，并在LabVIEW平臺(tái)上通過調(diào)用動(dòng)態(tài)鏈接庫來編寫應(yīng)用程序，實(shí)現(xiàn)上位機(jī)和下位機(jī)的數(shù)據(jù)傳送。
　　 ⑵針對(duì)心電信號(hào)極其微弱、

3、背景噪聲較強(qiáng)的特點(diǎn)，本文采用了基于小波變換的預(yù)處理算法，并對(duì)現(xiàn)有的閾值處理方法進(jìn)行了改進(jìn)，選擇了最優(yōu)小波基和最佳分解層數(shù)，對(duì)不同層的小波系數(shù)采用不同的閾值處理方法，有針對(duì)性的去除心電信號(hào)中的基線漂移、工頻干擾和肌電干擾等主要噪聲。
　　 ⑶在對(duì)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理的基礎(chǔ)上，本文首先提出了基于單導(dǎo)聯(lián)的特征提取方法，本算法對(duì)Mallat算法進(jìn)行了改進(jìn)，去掉了其中的二抽樣，采用多孔算法對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波變換，通過查找小波系數(shù)中的模極值對(duì)來對(duì)R波

4、進(jìn)行定位，并采用一系列補(bǔ)償策略來提高檢測(cè)的準(zhǔn)確率，最后用MIT-BIH心律失常數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)對(duì)本算法進(jìn)行了評(píng)估。
　　 ⑷由于單導(dǎo)聯(lián)的特征提取方法存在一定缺陷，本文又提出基于小波熵的多導(dǎo)聯(lián)特征提取方法，先對(duì)信號(hào)進(jìn)行主成分分析，降低信號(hào)維度，對(duì)降低維度后的信號(hào)進(jìn)行小波變換，根據(jù)小波熵的峰值個(gè)數(shù)和方差等對(duì)信號(hào)進(jìn)行類周期分類，進(jìn)而確定R波的位置，最后采用St. Petersburg心律失常數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)對(duì)算法進(jìn)行了評(píng)估。