基于形态小波的QRS波检测算法

根据心电信号中QRS波群的特点,提出了一种基于小波变换和数学形态学相结合的形态小波检测算法。小波变换方法对突变信号在时频域都具有优异的辨识能力及“可变焦距”的优良特性;数学形态学是基于信号局部特征的,能够在时域上提取信号的峰谷信息。将这两种方法结合起来,利用MIT/BIH心电数据库进行验证,QRS波群的检出率高达99.84%。     

一种多导联QRS波实时检测算法

针对多导联心电监护仪对QRS波的分析需求,提出一种多导联QRS波实时检测算法。对原始心电图信号进行工频滤波和低通滤波处理,将各导联按照单导联预检波规则进行QRS波判别,通过决策融合多个导联的判别结果得到最终判别结果。在圣彼得堡INCART 12导联心率失常数据库上的验证结果表明,该算法的平均识别率和准确率分别为99.88%和99.73%。     

基于香农能量与自适应阈值的心电QRS复合波检测算法

针对现有心电QRS复合波检测算法对于一些信号异常的情况检测效果仍然不理想的问题,提出了一种基于香农能量与自适应阈值相结合的心电QRS复合波检测算法,以解决QRS复合波检测的低准确率问题。首先,从预处理后的信号提取香农能量包络;然后,结合改进的自适应阈值方法对QRS复合波进行检测;最后,根据QRS复合波增强后的信号定位所检测的QRS复合波的位置。使用MIT-BIH心律失常数据库的数据对所提算法进行性能评估,结果表明,所提算法即使在信号中存在高大的P波、T波、不规则心律以及严重的噪声干扰时依然能准确检测QRS复合波的位置,总体数据检测的敏感性、阳性检测度和准确率分别达到了99.88%、99.85%和99.73%,且该算法能够在保证准确率的情况下快速地完成QRS复合波的检测任务。     

低功耗无线心电图检测系统与QRS复波检测算法研究

以低功耗设计为目标,给出了一种新型的无线三导联心电图检测系统的设计方法。分别对所设计的模拟放大处理电路、基于STM32F103数据采集处理模块,基于nRF24L01无线通信模块进行了介绍。提出应用差分方法设计了一种复杂度低且正确率高的QRS复波检测算法,并通过仿真验证了该算法的有效性。该心电图检测系统不仅可用于医院病人监护,也可用于个人家庭监护。     

卡尔曼滤波在心电信号QRS波检测中的尝试

心电信号QRS波的检测方法很多,但在准确性与实时性方面都不太好,该文中将心电信号按照QRS波周期进行分割,利用RLS算法的自适应AR建模,为心电信号建立模型,再利用kalman滤波算法对心电信号进行滤波和预测,在保证R波探测率的同时提高了探测的速度。针对心率不齐或者QRS波周期产生波动的情况,程序中利用各QRS波周期的相似性,求其互相关,以确定周期T,同时对T进行自适应建模,以便对下一周期预测。经过试验,取得了比较好的效果。     

心电信号中R波的小波包检测算法研究

心电信号(ECG)特征参数的提取和检测是心电图分析和诊断的基础,而在ECG分析中,快速准确地检测出QRS波群非常重要,它是计算相关参数和诊断的前提。本文针对心电信号QRS波群中R波的检测算法进行了研究与分析,对传统的小波R波检测算法中存在的检测准确率较低和实时性较差的问题加以改进,并提出了具有更加优良分析效果的小波包R波检测方法。并利用美国麻省理工学院的MIT/BIH心电数据库对上述方法进行仿真验证,同时与传统的小波R波检测算法进行实验对比,结果表明,该方法简单有效、准确率高,适于实际应用。     

小波滤波与QRS波检测

利用双正交样条小波等效滤波器,实现了ECG信号的小波分解和重建。分析心电信号奇异点与其小波变换模极大值对的零交叉点的关系,提出了心电信号QRS波检测的算法。在检测算法中还使用了一系列策略来提高算法的抗干扰能力和QRS检测的准确性。经MIT/BIH心律失常数据库验证,QRS波的正确检测率达99.506%。最后将该算法应用到Windows Mobile智能手机上的心电监护系统中,达到令人满意的效果。     

基于数学形态学的QRS波差位波峰提取方法

基于数学形态学和波峰波谷提取算法,提出了差位波峰提取算法（PDE算法）。先对原始信号通过开和闭运算、延时、相减和相加提取高幅值波峰波谷,通过绝对值和移动窗口整合运算处理获得高幅值的波峰和抑制高频噪声。经MIT-BIH数据库评估,QRS波检测的灵敏度达99.85%,特异性达99.84%。     

mexican-hat小波在QRS波检测中的应用研究

提出了一种基于小波变换,结合多种判别修正方法的QRS波检测算法。首先采用mexican-hat小波对信号进行小波变换,在第3尺度上采用模极大值阈值法对R波进行检测。其次采用平面几何的数学方法定位Q波和S波。对于高尖P波和大T波造成的误检,采用弧度法进行纠正。对于高频干扰造成的影响用QRS时长法予以排除。该算法经过MIT-BIH Arrythmia Database的心电数据验证,取得了满意的结果。     

一种改进差分算法及其在QRS波检测中的应用研究

文章使用一种改进的差分阈值算法来实现心电图QRS波的检测。实验证明,该算法的检测误差率在1%以下,同时还具有计算量小、实时性强等特点。区别于传统自适应算法,该算法能够在干扰较强的情况下实现QRS波的精确定位。算法实现如下:首先,通过一阶差分与二阶差分相结合的方法确定QRS波群;其次,通过自适应阈值确定Q,R,S峰的位置;最后,基于以上参数,采用窗体法确定出P波和T波的位置。     

心电信号自动识别技术现状与展望

心电信号自动识别技术是信号处理及模式识别领域的热点研究课题,是在现代医学健康领域中进一步应用心电诊断技术的基础。文章围绕心电信号自动识别技术的发展历史、研究现状、关键技术及存在问题展开了讨论,并对以后的研究趋势做出展望。     

A new mathematical based QRS detector using continuous wavelet transform

In this paper, a new viewpoint in ECG detection is presented using continuous wavelet transform (CWT). In order to magnify QRS complex and reduce the effects of other peaks, the concept of dominant rescaled wavelet coefficients (DRWC) is defined. Using this concept, the relations between the time duration of components of a QRS complex and their wavelet transforms are derived analytically. The proposed relations are used to define local search interval at the vicinity of each QRS complex components. Using DRWC concept, the proposed detection algorithm enables us to detect the R peaks even at the presence of long P and T peaks. Then, each detected complex is classified based on its morphology. The classification is carried out regarding possible QRS patterns and their wavelet transform. We evaluate the algorithm on the MIT-BIH Arrhythmia database. The QRS detector has an average sensitivity of Se = 99.91% and a positive predictivity P⁺= 99.72% over the first lead of the database.     

小波包分析和形态学滤波相结合的心电图QRS波群定位

心电图波形特征提取是针对-维心电信号的弱信号特征提取.如何排除各种干扰,提取出心电波形特征,并准确定位心电信号中P波、QRS波群、T波,一直是心脏病智能诊断的难点和热点问题,其中QRS波群的定位又是其它波定位的重要依据.利用形态学和小波包理论相结合的方法对这一问题进行了探讨,提出了QRS波群定位和滤除基线漂移的方法.实验证明提出的方法速度较快,能较准确的定位QRS波群、有效的去除基线漂移.     

A Data Analysis-Based Approach for Detecting Intruders

ABSTRACT

We introduce a novel anomaly intrusion detection method based on Linear Discriminant Analysis (LDA). This approach searches for those vectors in the underlying space that best discriminate among users' profile classes. The discrimination rules are based on linear combinations of the observed users' profiles, called discriminant factors. This new approach provides for the ability to learn and later determine whether a new profile does or does not correspond to those of known users. Unlike many researchers we used realistic data to learn the behaviors of four students' classes. After that we apply LDA to get an appropriate discrimination between the student classes. Thus one can easily determine if a new student is legitimate or not by projecting its profile onto the profile subspace. Simulations show that our approach outperforms both Principal Components Analysis (PCA) and Electre Tri methods.     

A Multiagent Evolutionary Method for Detecting Communities in Complex Networks

Community structure detection in complex networks contributes greatly to the understanding of complex mechanisms in many fields. In this article, we propose a multiagent evolutionary method for discovering communities in a complex network. The focus of the method lies in the evolutionary process of computational agents in a lattice environment, where each agent corresponds to a candidate solution to the community detection problem. First, the method uses a connection‐based encoding scheme to model an agent and a random‐walk behavior to construct a solution. Next, it applies three evolutionary operators, i.e., competition, crossover, and mutation, to realize information exchange among agents and solution evolution. We tested the performance of our method using synthetic and real‐world networks. The results show its capability in effectively detecting community structures.     

一种灰度形态算子的构造方法

提出了采用灰度结构元图像的灰度形态算子的构造方法。所构造的形态算子采用了适合灰度结构元图像与灰度图像间操作的结构，其相应的操作具有较明确的物理解释，从而适合招待灰度图像处理任务。     

基于形态字典学习的复杂背景SAR图像舰船尾迹检测

SAR图像舰船尾迹检测不仅可用于反演运动舰船的航速航向信息,也有助于发现弱小舰船目标.然而现有舰船尾迹检测方法一般仅适用于简单海况背景下的SAR图像,复杂海况背景下的检测效果难以满足应用需求.本文提出一种基于形态成分分析与多字典学习的复杂背景舰船尾迹检测方法.该方法针对海况背景的复杂多变性以及舰船尾迹类型的有限性,通过离线学习方式构建海面纹理字典,通过解析方式构建尾迹结构字典并迭代更新,将图像分解为包含舰船尾迹的结构成分与包含海面背景的纹理成分,利用剪切波变换对结构成分高频系数重构以增强结构成分,并通过Radon变换对增强后的结构成分进行尾迹线检测.实验结果表明,本文所提方法对于复杂背景SAR图像舰船尾迹检测的效果明显优于现有方法.