基于双正交样条小波的QRS波检测

把双正交样条小波应用于心电信号QRS波的检测.利用双正交样条小波等效滤波器,对心电信号按Mallat算法进行快速变换;从信号奇异点的李氏指数与模极大值关系的角度,分析心电信号奇异点(R峰值点)与其小波变换模极大值对的零交叉点的关系;在QRS波检测中运用调整阈值、不应期和补偿3个措施增强算法的抗干扰能力.实验结果表明,该算法对心电信号中QRS波群的特征提取和几种常见的心电干扰具有较强的鲁棒性.经MIT-BIH标准心律失常数据库验证,QRS波的正确检测率达99.905%.     

一种基于自适应小波变换的QRS波检测算法

为了解决心电图QRS波检测的问题，研究了一种基于自适应小波变换来检测QRS波的算法。该方法用心电信号的小波变换作为自适应白化滤波器的输入，然后对白化滤波后的输出进行匹配滤波和阈值检测来识别出QRS波。采用该方法，有利于减小检测的误检率以及提高运行速度。     

淹没在分形噪声中的心电信号R波检测

针对淹没在1/f分形噪声中的心电信号的R波检测问题,基于小波变换、W iener滤波与自适应差分阈值法,提出一种去除1/f分形噪声、检测心电信号中R波的方法。该方法先将带有1/f分形噪声的心电信号分解成多尺度的子带信号,通过小波变换对1/f分形噪声进行白化,然后利用自适应W iener滤波实现噪声和有用信号的分离,估计出各子带中的有用信号,利用小波重构恢复出有用的心电信号,最后利用改进的自适应差分阈值法检测心电信号中的R波。实验结果表明,该方法能有效地消除心电信号中的分形噪声,准确实时地检测出R波位置。     

基于小波变换的EEG信号癫痫棘波检测

基于小波变换的多分辨率、相对带宽恒定、良好的时频局部化特性,一种利用连续小波变换对实测的脑电信号进行癫痫棘波分解并检测的方法,能够方便而有效地对脑电信号中的癫痫棘波进行检测.     

改进的基于小波变换的QRS波检测算法

为提高心电信号QRS波的检测精度,分析了小波变换对信号奇异点检测原理,提出了改进的基于小波变换的QRS波检测方法。该方法通过考察小波分解系数进行R峰位置区间定位,尺波漏检回溯及正向、倒置R波判断的QRS波检测方法;并提出了一种新的跟随阈值。该算法在Matlab仿真环境中,经过对MIT—BIH数据库中典型14条ECG（Electrocardiogram）信号进行QRS波检测实验。数据表明,该算法对正常心电和非正常心电的检出率达到99．98％,具有较高的实用价值。     

基于提升小波的心电信号P、T波检测快速算法

为解决心电信号中P、T波信号复杂、微弱、识别难度大及识别算法执行效率低且易失效的问题,在分析提升小波算法原理的基础上,利用提升小波对信号进行时-频域分析执行速度快的特性,提出了将提升小波变换与差分运算相结合,构造利用提升小波对心电信号去噪,在重构相应层次的低频信号中利用差分法对P、T波进行识别的复合算法,并提出了一种适应心电信号个体差异和异常心电信号变化的跟随阈值函数。结果表明,提出算法比传统小波识别方法准确率高,且算法执行的速度至少提高一倍,更适合于硬件实现。     

一种滤除心电信号50Hz工频干扰的算法

心电信号在采集、转换以及传输的过程中,因为受到设备、环境以及人体因素的影响,所采集到的心电信号常常伴有干扰,其中50 Hz工频干扰是影响心电信号识别的一个重要因素。在Levkov滤波的基础上,结合基于小波变换的QRS检测函数,对心电信号中工频干扰进行滤除。经过实验,该算法行之有效并且取得了较好的滤波效果。     

基于小波变换的QRS波形检测方法

介绍了一种使用小波变换对单导联心电信号QRS复合波进行检测的方法.用二次样条函数的母小波函数,对信号按àtrous算法进行变换.通过一系列改进措施来提高QRS波的检测精确度.在Matlab平台下,用MIT-BIH心律失常数据库对该算法进行检测验证,发现对各种干扰和病态波形有很好的抑制能力,使QRS复合波的检测率敏感度Se为99.89%,正确率P 为99.97%.     

经验模式分解在QRS波群和T波检测中的应用

针对未经预处理的心电信号中QRS波群和T波,提出一种基于经验模式分解的检测算法.该方法首先采用结合端点延拓的经验模式分解方法对信号进行分解,然后通过适当选择分解后的固有模态函数和残余分量,不使用"经验阈值"能得到准确的检测结果.利用MIT BIH Arrhythmia Database中心电数据检测表明,QRS波群的检...     

心电信号QRS波群检测算法研究

心电信号特征参数的提取和识别是心电图分析和诊断的基础．在心电信号的分析中,快速准确地检出QRS波群非常重要,它是计算相关参数和诊断的前提．该文对QRS波群的检测算法进行了研究,对传统差分阈值法在R波检测中存在的一些问题加以改进,将正向和倒置R波分开检测,提出了在自适应差分阈值法检测正向R波的基础上,用幅值基线比较法检测倒置R波的检测方法．在Q、S波检测方面,文章以差分法为基础,给出了Q、S波定位的一种简便易行的方法．利用美国麻省理工学院的MIT—BIH心电数据库和临床实测数据对以上方法进行验证,QRS波群的检出率高达99．4％以上．实验结果表明,该方法简单有效、准确率高,适于实际应用。     

QRS waves detection algorithm based on positive-negative adaptive threshold method

In order to accurately detect the occasional negative R waves in electrocardiography （ECG） signals, the positive-negative adaptive threshold method is adopted to determine the positive R waves and the negative R waves, according to difference characteristics of ECG signals. The Q and S waves can then be accurately positioned based on the basic characteristics of QRS waves. Finally, the algorithm simulation is made based on the signals from MIT-BIH database with MATLAB. The ex- perimental results show that the algorithm can improve the detection accuracy rate to 99. 91% and o- vercome the problem of larger computation load for wavelet transform and other methods, so the al- gorithm is suitable for real-time detection.     

基于多种检测策略的心电图QRS波检测方法的研究

为了较准确地检测出强干扰区中的R波和非典型R波,我们制定了一套与最小二乘小波相适应的、最大程度突出R波特征的检测策略.即是先选出与R波相类似的点,而后逐步消去非R波特征点.消去的策略包括动态阈值判断、多级重构判断、导数判断、周期判断、QRS波辅助判断以及丢失补偿等.经MIT数据库实验表明,R波检测准确率达到99.9%.     

基于小波变换的心电信号的分析与处理

本文分析了小波变换与窗口傅里叶变换的时频特性,以及小波变换下信号的奇异特征,研究了基于小波变换的心电信号的特征提取与心电信号的消噪处理,研究结果表明,心电信号中ＱＲＳ波的平均检出率可达９９％以上;经消噪处理后的重建心电信号的信噪比可由原来的５．１ｄＢ提高到１２．８ｄＢ,因此,小波变换技术是生物医学信号分析与处理的又一可行有效的技术方法。     

心电信号在线数据知识化辅助诊断算法研究

针对心电监护与诊断过程中数据量大、准确性和快速性要求高的特点，提出了一套基于数据知识化的心电辅助诊断算法.该套算法包括数据识别、冗余处理、转换和提取过程，利用小波变换的多分辨率和抗干扰能力好的特点，检测QRS波、P波、T波，提高了特征检测的准确性；利用聚类分析具有较好的鲁棒性和适合于大数据量分析的特点，对QRS进行波形分类；算法结合了单独一搏诊断和串诊断以及多参数综合分析.采用MIT-BIH标准心电数据库中的部分数据和心电专家确诊的心律失常数据文件对该算法进行了评估，检出率都在95％以上，表明该套算法对部分心律失常可以进行有效分析.     

用小波变换对心电图进行分析

利用小波变换对心电图中的QRS波进行定位,传统的信号分析方法傅立叶变换只适于周期的、稳态的信号。心电图往往存在许多随机信号,小波分析具有良好的时频局部化性质,对信号的突变点、奇异点有很好的识别能力,是心电图分析中的有力工具。     

基于机电阻抗与超声导波综合技术的复合材料板损伤定位

为了提高检测能力,将机电阻抗与超声导波技术相结合用于复合材料板中损伤检测和定位.基于机电阻抗技术的结构健康监测具有局部灵敏度高、无需模型分析等优点,在新型材料结构的在线监测领域具有独特的优势,例如飞机、航天器上大面积使用的复合材料结构等.超声导波技术具有检测效率高、检测范围广、检测速度快等优点,特别适合板状结构的健康监测.该机电阻抗与超声导波综合技术将机电阻抗技术的局部灵敏度高与超声导波检测技术的范围广的优点相结合.结果表明:局部均值成像算法和数据融合算法可用于复合材料板结构健康监测的数据处理和融合,实现了整个复合材料板中缺陷的定位及成像.