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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。 相似文献
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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。 相似文献
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关于心电图检测,由于受到噪声干扰影响,检测不准确.针对目前对QRS波群的起止点和R波峰值点检测定位不精确问题,提出一种多孔算法的特征点定位检测法.通过利用三次B样条小波的高阶平滑特性最大限度的去除噪声干扰,提取准确波形;利用多孔算法对不规则离散信号的无抽取平移不变性保证采样信号的完整性,在小波变换的过程中精确定位QRS波群的起止点和R波峰值点,实验结果表明,准确率达到99.80%.算法增强了对复杂突变心电信号的检测结果,对QRS波群的起止点和R波峰值点检测定位的准确性. 相似文献
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癫痫是大脑神经元突发性异常放电导致大脑功能障碍的一种慢性疾病。癫痫发作的检测可以利用对脑电信号中的癫痫特征波——棘波的检测和分析来实现。提出了基于小波变换和模极大值法的棘波检测方法,对癫痫脑电信号在一定尺度内进行连续小波变换,应用模极大值算法及细化算法对脑电信号奇异点进行检测,得到奇异点的模极大值作为提取的棘波嫌疑点,再通过功率谱密度分析和空间曲面拟合筛选得到最终的棘波特征波,判断癫痫是否发作。实验验证,该算法检测效果较好,诊断准确率可达92.5%以上,为癫痫发作的检测提供了一种有参考价值的方法。 相似文献
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分析了X射线探伤图像的特点,将小波变换技术应用到X射线图像的边缘检测中,提出了基于小波变换的模极大值边缘检测算法,利用二次B样条小波,采用Mallat快速算法进行小波分解,采用分块阈值选取方法确定模极大值点,给出缺陷边缘。实验结果表明,该方法去噪效果好,检测出的缺陷边缘具有较强的连续性。 相似文献
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心电信号反映了心脏有节律的活动。R波、P波和T波是去、复极时产生的突变信号,是典型的峰值奇异信号。信号的突变点检测是小波变换应用的一个重要方面。确定QRS波群的具体形态和起止点,检测P波、T波特征点是心电图分析的难点。研究了信号的二进样条小波按aTrous(多孔)算法进行的变换,构建了系列检测方法,来检测和识别QRS波群、P波、T波的具体的形态和位置。实验结果表明,所提出的综合算法具有较好的适应性,能很好地抑制基线漂移,消除高频干扰,克服了大T波、大S波、高U波波形自身病态因素对综合检测产生的影响。 相似文献
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基于形态小波的QRS波检测算法 总被引:1,自引:1,他引:0
赵志华 《计算机工程与应用》2007,43(13):236-238
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%。 相似文献
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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. 相似文献
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针对两种常见的信号奇异点:脉冲型奇异点和阶跃型奇异点,证明信号的奇异点与信号小波变换的最值有关,如果适当选择小波基函数,那么信号的脉冲奇异点将对应于小波基函数的最值点,而信号的阶跃奇异点将对应于小波基函数的原函数的最值点。据此,设计了一个新的基于小波变换的信号奇异点分步检测法(Hierarchical Singular Point Detection based on Wavelet Transform,HSPDWT),该方法的特点是根据脉冲奇异点和阶跃奇异点的不同特征分两步从信号中提取奇异点。仿真及真实信号上的实验证明了HSPDWT的可行性和有效性。 相似文献
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针对目前心电图ST段诊断准确度不高,容易受到噪声干扰的情况,提出了一种基于最小二乘多项式拟合的ST段形态识别算法。首先利用二次样条小波经过Mallat算法检测出心电信号中的QRS波群,然后检测出T波、QRS波群起点、J点、T波起点等特征点,依此判断ST段偏移方向,并将ST段分为直线型和曲线形,最后通过多项式拟合算法来确定直线型ST段的斜率和曲线型ST段的凹凸方向。通过MIT-BIH心电数据库的数据文件的仿真实验验证了该算法用于ST段形态识别的准确度在90%以上,实验表明,该算法减少了ST段特征点检测过程中噪声的干扰,提高了ST段形态识别的准确度。 相似文献