心电信号中R波的自适应检测方法

阐述一种检测心电图中R波的方法,通过小波阈值去噪及小波分解与重构去噪法去除心电信号的噪声,使用差分阈值法对心电信号中的R波进行自适应检测,其中闽值的选取具有自更新的特性。对R波多检与漏检的分析,设计相应的辅助策略检测R波。使用MIT-BIH标准库中的心电数据对本方法进行仿真验证,结果表明：本方法能够准确有效地检测出心电图中的R波。     

一种基于特征增强的自适应阈值R波检测算法

为提高心电信号R波检测准确度,提出了一种基于特征增强的R波检测算法。首先经过小波分析去除心电信号的高频噪声和基线漂移,然后对信号进行差分运算,选取各数据点前后连续10个差分的最大和最小值做乘积运算,达到增强R波特征的目的,最后设定两个自适应阈值,对全部数据完成检测。实验结果:经过MIT-BIH Arrhythmia Database数据验证,R波检测准确度Acc可达99.57%,敏感度Se高达99.76%,真阳性率+P高达99.82%。将得到的结果与已有文献中的方法进行比较,本文算法简单,实时性好,检测准确率高,更符合实际临床应用的需求。     

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。     

基于非线性能量算子的心电信号R波检测方法

将Marr小波变换和非线性能量算子相结合实现了心电信号的R波检测,心电信号的Marr小波分解信号很好地抑制了各种噪声干扰,结合非线性能量算子运算可突出了QRS波的特征点,使得阈值检测便于实施,利用修正策略提高了R波检测率,经MIT/BIH标准心律失常数据库验证,R波的检测率可达到99.7%,该方法对于心电信号的自动分析系统具有应用价值。     

基于经验模式分解的R波识别及噪声消除

提出了一种新的心电信号R波识别方法,探讨了经验模式分解在心电信号R波识别领域的可行性,并结合该理论给出R波的识别算法,用MIT心电数据库中部分记录进行验证,取得了比较理想的效果.最后应用该理论处理心电信号噪声时,发现去噪的效果优于仅使用小波方法去噪.     

基于数学形态滤波和提升小波变换的R波检测

利用数学形态学与提升小波变换相结合的方法对心电信号进行分析处理。先用数学形态方法对心电信号进行滤波预处理,可以有效地去除高频白噪声与低频的基线飘移,再利用提升小波变换对处理后的心电信号进行多分辨分析,得出各层逼近信号与细节信号,并在此基础上结合不应期、自适应阈值和回溯检漏等方法,提出了一种动态的R波检测算法,使得QRS波群的检出率达到99.89%。     

基于DSP的心电信号R波检测新算法

根据多导联间心电信号相位的关系,算法选择其中的两个导联信号同时进行小波变换R波检测,最后比较这两个通道的输出得出R波检测结果.算法使用LMS自适应滤波进行消噪预处理,使得检测结果更精确.使用MIT-BIH心电数据库病变信号在DSP上进行测试,平均正确检测率达到了99.7%.     

基于几何形态群组特征的R波检测算法

针对R波检测问题,提出了基于几何形态群组特征的R波检测算法。算法首先用滤波器组对心电信号进行预处理,然后通过整体与局部兼顾的信号处理方式计算几何形态特征值,并使用群组中三个几何形态特征值检测R波,最后采用MIT-BIH标准心律失常数据库验证算法。实验结果表明,算法对R波检测的错检率为1.07%,灵敏度为99.38%,精确率为99.61%,准确率为98.99%。     

同步脉搏心电信号的非线性分析

对同步脉搏信号和心电信号进行处理,获取脉搏信号和心电信号的间期序列P R及R R;采用非线性动力学理论与方法,计算非线性特征参数最大Lyapunov指数和近似熵ApEn,并进行相关性分析。从而分析比较同步脉搏和心电信号的相关性。结果表明,同步脉搏信号和心电信号的非线性指标也具有较好的相关性。说明可以通过对人体脉搏波的分析了解人体心脏的搏动情况,为人体心血管疾病的预防和诊断提供一种新的途径和辅助手段。     

基于压缩采样的便携式心电信号采集系统的设计

针对现有便携式心电采集系统进行长时采集时,如何通过降低数据量来解决由电池供电引起的续航不足的问题,将压缩采样原理引入系统,并对其核心部分进行硬件设计,最终以采集重构信号的R波检测率作为系统的评价标准。在MATLAB中搭建整个系统,硬件中路在Simulink模块搭建。结果表明该设计在一定压缩比情况下重构信号的R波识别率与原始信号的R波识别率基本一致,可以应用于便携式心电信号采集系统,该系统与传统心电采集系统相比具有硬件实现简单、数据量低、功耗低等优点。