FPGA实现的心电检测算法与智能硬件模块设计

"山东师范大学硕士学位论文 摘要 心脏疾病是全球公共卫生的重大问题，其高发病率和致死率使得心电图（ECG）检测分析成为医学诊断的关键手段。便携式心电检测设备因其便携性和实时性在心脏病预防和治疗中发挥了重要作用。尽管如此，大多数设备并未集成智能硬件模块来识别异常心电信号。因此，通过心电检测算法的硬件实现，可以在现有的便携式ECG设备中嵌入异常心电检测硬件，以实现实时异常检测。本论文专注于四种心律失常的识别，设计了一个智能心电图信号处理的逻辑芯片IP核与系统，对其中的软件算法模型、电路架构、精度、吞吐率、硬件资源和功耗等方面进行了深入研究和设计。 系统由两大部分组成：一是基于差分阈值（DT）法的R波定位预处理模块；二是利用卷积神经网络（CNN）进行特征训练与推理。在预处理阶段，我们改进了传统的差分阈值算法，通过计算1500个心电信号训练样本的最大差分均值作为阈值，然后采用级联的阈值比较模块初步筛选R波候选点，再结合心率周期动态调整进一步精确定位R波位置。在特征提取和推理阶段，利用改进的R波峰值邻域点集（降采样后的R波数据）作为输入，对CNN进行训练和推理。我们借鉴LeNet-5模型，对其结构进行了适应一维序列数据的改造，构建了包含输入层、三层卷积网络和两层全连接层的六层CNN网络。通过训练数据集对网络进行预训练，并调整各种参数，如学习率、优化器、步长、序列大小、卷积核尺寸和全连接层节点数，以平衡收敛速度和准确性。经过迭代训练，该CNN模型的分类准确率达到了约99.58%。 本文还探讨了基于现场可编程逻辑门阵列（FPGA）的实现，FPGA因其可重构性和高速运算能力，是实现高速心电检测算法的理想平台。通过在FPGA上部署这一系统，可以实现硬件加速，大大提高心电检测的速度和效率，同时降低功耗，满足便携式设备对低能耗的需求。此外，论文还对硬件资源的占用情况进行了评估，以确保设计的可行性和实用性。 本研究不仅提出了一种新的R波检测算法，还实现了基于CNN的心电特征识别，并在FPGA平台上进行了高效实现，为便携式心电检测设备提供了强大的技术支持，有望在未来的心脏健康监测领域中发挥重要作用。"