ZigBee心电信号采集系统

针对心电信号在线、动态和无线监测问题,采用ZigBee无线传输技术,设计了一种新型的心电信号采集系统.该系统以凌阳SPCE061十六位微处理器作为系统的核心采集控制器件,以UBEC公司的UZ2400射频芯片实现采集节点与监控节点间的ZigBee通信,同时为了提高多节点在线监测传输速率,设计了简单的心电数据压缩算法,利用VC++设计了中心监控节点的心电监测界面,整个系统可实现多节点的动态监测,并且能够在监测界面上进行心电波形的绘制及其数据分析.     

基于动态阈值和DTW的ECG身份识别算法

人体心电信号(ECG)虽然是非稳态时变信号,但现有研究表明其可以作为一种新型的生物识别特征用于对识别分辨率要求不高的应用场合,或与传统生物特征相结合来提高识别性能。本文给出了一种能针对不同实验对象动态设定阈值以提取典型波形,并利用加权动态时间弯曲法(DTW)进行ECG身份识别的算法。在模板登记阶段,首先对经去噪处理的一段ECG波形进行R点检测,然后通过动态阈值设定得到一段典型的包含完整心电周期信息的心电波形,最后将其作为模板波形存入用户模板库。在身份识别阶段,基于前述经动态设定的阈值进行心电波形选择,实时提取测试波形,然后基于经长度加权的DTW算法进行测试波形和模板波形的相似度计算,最终实现用户身份识别。     

用于心电监测的双层间隔织物干电极制备与表征

为了解决心电动态采集时信号差的问题,以涤纶间隔织物为基底,采用两步法、氯化工艺制备织物干电极,并对其表面形貌、电化学性能和生物电信号采集性能进行了表征。结果表明,经氯化处理10 s的电极具有最优的电化学性能,其阻抗在0.1 Hz时为4 647Ω,静态开路电位振幅为0.114 mV,电压幅度为1.413 mV。相较于湿电极,间隔织物干电极心电信号动态采集性能更好,在不同摆臂角度时采集的心电信号基线漂移小于湿电极,该电极更适合于动态心电信号采集。     

傅里叶级数在心电信号模拟中的应用

为了解决心电医疗设备中波形校正,设备检修的问题.文中分析了心电信号模拟的方法,提出了运用傅里叶级数(Fourier Series)对心电信号Q、R、S、P、T波形,QRS、P-R、S-T间期进行模拟仿真.仿真结果表明:心电信号随时间呈现周期性变化,R波幅值最大,T、P、S、Q波幅值逐渐减小,模拟的心电信号可以调节幅度、间期、心率,产生各种病症的心电信号,有利于心电图机,便携式心电监护仪设备的检测与校准.     

基于DSP的心电信号除噪声方法研究

在广泛研究和对比其他常用方法的基础上,使用了基于频率域的滤波法和最小二乘估计法,得到心电病理特征明显的心电信号图形,两种方法相结合可以成功的消除心电信号中的白噪声和50 Hz工频干扰的影响.经过实验,得到一个心电病理特征明显且是低噪声的心电信号周期.改进了传统方法的不足之处,得到了有临床医学价值的心电信号波形.     

基于双极心电信号心率检测算法的比较

心率是表明身体运动和机能的重要指标,文中设计了两极心电信号采集系统.该系统能够通过分析两种时域、频域的分析方法比较心电信号,将结果通过离散小波变换后,恢复从心电图信息与噪声的心率信息,从而得到运动状态下准确的心电波形.     

基于HHT的心电信号滤波算法的研究

针对心电信号具有非线性、非平稳弱信号的特点,借鉴小波滤波算法的思想,基于HHT变换,提出一种去除噪声对应尺度细节分量和阈值相结合的HHT心电滤波算法.并借助MATLAB仿真平台,采用同一阈值函数,对含噪心电信号分别运用小波滤波算法和基于HHT设计心电滤波算法进行滤波仿真比较.最后以MIT-BIH心律失常数据库中的提供的含噪心电信号作为数据源,进行仿真滤波实验,验证了HHT滤波算法对心电信号的基线漂移、工频噪声、肌电干扰去除的有效性.     

脑梗塞时心电信号和脑电信号的相关性分析

心电信号与脑电信号在心脑血管健康评测方面具有重要而不可替代的位置。临床中发现脑梗塞会引发心电信号和脑电信号同时产生异常现象,然而关于脑梗塞时引发的异常脑电信号和心电信号之间的关系研究甚少。通过FP-Growth算法研究,利用小波变换提取信号的特征值,对脑梗塞时心电信号和脑电信号的特征值进行关联分析,结果表明脑梗塞时脑电信号和心电信号存在关联关系,对脑梗塞疾病的预防及早期治疗具有重要的参考价值。     

具有远程回放功能的动态心电分析系统

为便于医生对心脏病患者的动态心电图的回放与分析,设计了一套具有远程心电回放功能的动态心电分析系统.该系统不仅具有常规动态心电分析系统的功能,而且可利用电话网实现心电信号的远程传输与接收回放.该系统由患者携带的心电记录器、医院方使用的远程心电接收器和用于心电分析的微型计算机组成.给出了系统的工作原理,介绍了心电远程回放及分析软件的设计,该系统在常规动态心电分析系统的基础上实现了心电信号的远程接收与回放分析.     

一种面向穿戴式应用的超高噪声心电信号处理方法

针对穿戴式设备实测心电信号的超高强度噪声问题,提出一种改进的心电信号消噪方法。利用小波分析进行预处理,再利用简单整系数滤波器进行进一步消噪。通过对比,本文提出的改进的心电信号消噪方法性能优于传统的小波阈值去噪法和数字滤波法,处理时间比小波阈值去噪法低33%。结果表明,基于小波分析和简单整系数滤波器相结合的消噪法,对于具有超高强度噪声的穿戴式设备实测心电信号处理效果优异,且运算成本低于传统的小波阈值法,更利于硬件实现。     

基于碳纳米管修饰的导电棉线制备及电特性研究

针对头皮脑电信号采集中遇到的电极柔性问题,基于导电型碳纳米管溶液修饰方法,提出了一种“边分散边修饰”的导电棉线制备技术,并构建了电特性测试实验装置,采用改进的四探针法对修饰后的导电棉线进行了电特性测量。通过设计完成单因素独立实验,分别研究了碳纳米管溶液浓度、修饰时间和修饰次数3大因素对棉线电特性的影响程度,并从可穿戴传感器应用角度研究了棉线电阻与受力及温度的关系。研究结果表明,采用本文提出的实验方法对天然棉线进行导电性修饰,可得到阻值（～103Ω）远小于非入侵式干电极与头皮角质层接触电阻（～107Ω）的柔性非金属导电材料,有望成为构建柔性非入侵干式头皮脑电采集电极及可穿戴传感器的新型应用材料之一。     

基于小波变换和SVD的心电身份识别

基于心电信号的身份识别技术是生物身份识别领域研究的热点问题.该文利用小波变换将经过预处理之后的心电信号进行多尺度分解,组成一个初始特征矩阵;随后对该矩阵进行奇异值分解,分解后的奇异值包含了心电信号的重要信息,将其作为特征参数并最终采用支持向量机对心电信号进行匹配识别.通过对26个正常测试者的心电信号进行识别,识别率可达97.80％.     

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。     

基于ARM Cortex-M3的动态心电图机设计

针对目前动态心电图机产品种类和功能单一的现状,研制了基于ARM（Advanced RISC Machines）Cor-tex-M3的新型动态心电图机。硬件主要由处理器最小系统、生物电放大模块、存储模块、LCD（Liquid Cgstal Display）和触摸屏模块、高速USB接口和电源模块构成。软件开发基于CooCox CoOS嵌入式实时操作系统,同时使用了文件系统和USB等中间件。移植uC/GUI实现人机接口设计。测试结果表明,该系统不但实现了心电信号采集、大容量数据存储和高速上传的功能,而且创新性地增加了图形用户界面和实时波形显示功能。     

基于LabVIEW的心电信号采集系统设计

设计一种基于虚拟仪器LabVIEW软件的心电信号采集系统,通过图形化语言（G语言）编程,对借助USB接口的心电传感器采集到的心电信号进行实时显示处理,对于构造一套比较实用的心电分析仪有一定的参考价值,在生物医学信号处理和医疗仪器开发方面也具有广阔的应用前景.     

用于社区医院的无线心电监护系统设计

针对现有心电监护仪实时性差及难以实现集中监护等问题,提出一种用于社区医院的无线心电监护系统的设计方法。系统硬件选用高性能的ARM9（AdvancedRISCMachines）作为微处理器,蓝牙模块作为无线数据传输装置;软件选用WindowscE嵌入式操作系统。实验结果表明,系统能实现实时心电数据采集、压缩存储、异常心电分析、显示、报警以及数据无线传输等功能。具有功耗低、体积小、抗干扰能力强和操作简单等优点。     

基于C8051F320单片机的心电监护系统设计

为推进现代心电监护向数字化、智能化发展,使心率精确显示,提出一种基于C8051F320单片机的心电监护系统。该系统采用放大滤波电路对ECG（Electrocardiograph）信号进行处理以实现心电信号的放大、噪声的消除等功能,并利用单片机控制LCD（LiquidCrystalDisplay）对其进行实时显示,借助SD卡存储心电图数据,最后将数据传送给PC机采用LabVIEW软件实现虚拟仪器功能。经过实验证明,此虚拟仪器系统操作简单、功能设置灵活,适用于人体心电信号采集、实时显示以及后期分析。     

基于分数阶小波变换的心电信号去噪处理研究

为了能够快速简单的滤除心电噪声,提高信号的信噪比,采用分数阶小波变换对心电信号进行处理,并利用"Arrhythmia Database"和"Noise stress Test Database"数据库中的数据和对其进行验证.仿真结果表明,运用这种方法能够有效地提高心电信号的信噪比,清晰的还原出心电信号的波形及其特点.所以分数阶小波变换在心电信号去噪处理中具有很好的应用.