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。     

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...     

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%.     

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%.     

基于FPGA的QRS波群检测方案设计与实现

根据小波变换的多分辨率和突出信号奇异点的特性,将小波变换应用到心电信号的自动检测中,设计并实现了基于FPGA的QRS波群检测方案.采用Mallat算法对心电信号进行4级分解,并在3,4级尺度上使用自适应阈值完成极值对的检测,确定了R波的位置.采用医学相关理论对检测结果进行优化,进一步去除错检点,补偿漏检点.提出了在FP...     

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.     

心电信号QRS波检测算法的设计与仿真

心电信号的检测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波群是非常重要,它是计算相关参数和诊断的前提。针对传统心电检测算法实时性差、错检漏检率高的问题,研究设计出正反双向自适应差分阈值检测算法,并增加R波错检漏检补偿算法。经过美国麻省理工学院的MIT-BIH心律失常数据库验证,检测的准确率达99%以上。实验结果表明,算法简单有效、准确率高,适合实际的应用。     

动态心电图模式的快速分类

本文提出了一种用于高速回放系统的心电模式快速分类算法及其软、硬件设计。该算法首先根据统计规律完成心电模式的自学习过程,然后以QRS波正面积为关键字采用对分搜索法对随后输入的心电复合波各特征参数进行快速特征识别和匹配分类。硬件结构上采用指令功能简单、执行速度快的6502微处理器组成处理系统,以达到快速分类的目的。实验结果表明:该系统具有存贮模式多、识别速度快、分类结果正确和分类模式可扩展等优点。     

新生儿智能监护仪设计与ECG信号中QRS波的识别算法

介绍了一种可以对新生儿的心电信号(ECG)和呼吸信号(RESP)同时进行监测的仪表的设计,当新生儿的呼吸停止20s和心跳小于100次／min两种情况同时发生时,监护仪可发出报警的声光信号以便医护人员进行急救处理,在ECG信号采集过程中,主要研究了QRS波的识别算法,并且对心电信号的滤波技术进行了深入的探讨,设计出性能优越,高速节时的滤波器和QRS波检测技术,相应地滤除了心电图(ECG)信号中的肌电、基线漂移和50Hz工频等干扰,采用MIT／BIH数据库对算法进行检验,达到了理想的效果,液晶显示模块LCD用于ECG和RESP信号的实时现场图形显示、预测、预报和主要心电和呼吸参数的数字显示。     

新生儿智能监护仪的设计与ECG信号中QRS波的识别算法

介绍了一种可以对新生儿的心电信号(ECG)和呼吸信号(RESP)同时进行监测的仪表的设计．当新生儿的呼吸停止20s和心跳小于100次两者同时发生时,监护仪可发出报警的声光信号以便医护人员进行急救处理．在ECG信号采集过程中,主要研究了QRS波的识别算法,并且对心电信号的滤波技术进行了深入的探讨,设计出性能优越,高速节时的滤波器和QRS波检测技术,相应地滤除了心电图(ECG)信号中的肌电、基线漂移和50 Hz工频等干扰,采用MT／BIH数据库对算法进行检验,达到了理想的效果．液晶显示模块LCD用于ECG和RESP信号的实时的现场图形的显示、预测、预报和主要心电和呼吸参数的数字显示．     

基于经验模式分解和最小二乘支持向量机的胎儿心电信号提取

针对心电信号的非平稳特性,将非平稳信号处理方法与非线性估计方法相结合,提出一种从母体腹壁混合信号中提取胎儿心电信号的新方法。采用经验模式分解(EMD)方法将非平稳的母体心电信号分解为有限个本征模函数(IMF)和一个残差信号;母体腹壁混合信号中的母体心电成分为母体心电信号的非线性变换,采用最小二乘支持向量机(LSSVM)拟合这一非线性变换;将EMD分解所得的本征模函数和残差信号经由所拟合的非线性变换得到母体腹壁混合信号中母体心电成分的最优估计,从母体腹壁混合信号中减去该最优估计得到胎儿心电信号。引入基于特征值分析和基于互相关系数计算信噪比的方法,评估胎儿心电信号提取方法的性能。实验结果表明,在胎儿心电信号和母体心电信号QRS波分离或者重叠的情况下,通过本文提出的方法均可得到清晰的胎儿心电信号,且信噪比相对于传统方法有明显提高。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于EMD和Hilbert变换的心电信号去噪方法

基于经验模态分解(EMD)和Hilbert变换理论,提出一种心电信号(ECG)去噪方法.经验模态分解法将任意信号分解为一组固有模态函数IMF,对于非白噪声层IMF的阈值选取,针对传统阈值去噪方法存在较大偏差的问题,提出利用各层IMF的平均频率和能量密度乘积来确定非白噪声层IMF的噪声水平.介绍了白噪声层IMF的检验方法,并给出了利用该方法以及小波阈值去噪方法对心电信号进行去噪处理的实验结果.     

8通道同步心电的处理

为解决8通道同步心电的识别和分析问题,提出一种实时处理的算法.先将8通道同步心电进行正交化处理并形成空间速率,然后再形成空间速率样本.用空间速率样本识别各个心动周期,用平均空间速率和平均心电图(ECG)计算平均参数,用瞬时参数心动周期和瞬时QRS波群的宽度等参数分析异常心律.本算法能准确地识别12导同步心电的P、QRS、T波起点和终点,并能较好地识别早博、漏博、R on T、二联律、三联律等异常心律.使用本算法编制软件在8通道同步心电仪上工作良好,达到了设计要求.     

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。     

基于分形理论的QRS波的分类

研究一种计算QRS波分形维数的方法，首先利用小波分析的方法对受噪声干扰的ECG进行消噪处理，然后，根据有病ECG与正常ECG之间QRS波的分形维数不同的原理，来区分不同种类的ECG信号，对实验结果进行了分析。     

基于小波提升的ECG去噪和QRS波识别快速算法

提出了一种基于小波提升的ECG去噪和QRS波识别的快速算法。该算法在小波提升基础上引入加权阈值收缩法,保证ECG有用信息不丢失,提高了去噪效果;利用去噪重构的中间结果并结合简单的差分法,实现了使用平滑函数一阶导数对信号进行小波提升变换,避免了需要二次小波提升变换的运算,在保证识别精度的同时,大大降低了运算复杂度。实验结果表明,该算法能得到较高的SNR和较低的MSE,QRS波识别准确率达到了99.5%以上。并且,该算法利于在硬件平台(FPGA)上实现,便于在心电监护设备上集成。     

基于织物电极的心电监测系统

为解决传统动态心电监测存在的一些问题,例如粘性心电电极刺激皮肤、信噪比随使用时间延长而下降、动态心电图仪缺乏实时分析能力等,研制了一种可穿戴心电异常检测系统。制作了有导电织物材料心电电极的穿戴衣,设计了心电信号采集装置,提出了基于分析R-R间期和QRS波群波形的异常心电波形检测算法,在PDA（Personal Digital Assistant）平台上实现了基于该算法的异常心电信号识别软件。通过实际测试,验证了本系统的有效性和可靠性。